Data science

ОПИСАНИЕ ПРОЕКТА
Сбыт свежих фруктов и овощей включает несколько этапов контроля качества: на производстве; на складе; на точках продаж. Нынешняя модель контроля основана на мнении эксперта, отбирающего пробы или дистанционно оценивающего качество по фото.
Мы разрабатываем объективный инструмент оценки качества фруктов и овощей, их потребительских характеристик и предельного срока жизни. Экспертиза осуществляется алгоритмами, основанными на использовании нейронных сетей, что дает возможность определять дефекты и заболевания.
Проект призван снизить затраты в логистике, помочь установить справедливую цену с учетом данных о предельном сроке жизни и потребительских свойствах продукта, увеличить доходность от реализации, а также повысить качество продаваемых фруктов и овощей.
В будущем мы хотим сделать технологию бесплатной для массового потребителя, что поможет ему сделать выбор в пользу качественных и полезных фруктов и овощей.

Обязанности

1. Анализ данных, собираемых для машинного обучения.
2. Апробация различных вариаций баз данных на различных моделях машинного обучения
3. Определение требований к наборам изображений для обучения средств детекции/классификации и контроль результатов формирования наборов изображений.

Требования

1. Знание основ математической статистики, математического анализа, линейной алгебры, дискретной математики.
2. Базовое понимание работы алгоритмов машинного обучения.
3. Знание Python.
4. Знание английского языка (чтение профессиональной литературы и понимание устной профессиональной речи).
5. Навыки разработки программного обеспечения для машинного зрения с использованием любого открытого фреймворка.
6. Навыки работы в команде.
7. Чистый читаемый код.

Условия

1. Работа среди профессионалов разработки программного обеспечения, в рамках одновременного развития нескольких софтверных стартапов.
2. Возможность гибкой организации своего рабочего распорядка.
3. Работа в офисе в Краснодаре.
4. Предъявляются требования по соблюдению режима коммерческой тайны.
5. ЗП 45-55К на руки.