Ingeniero Ia Vision Por Computador - Remoto / Híbrido

Al final de este mensaje hay una dirección de email para contactarnos directamente -Contratamos Ingeniero de Machine Learning para nuestro equipo especializado en visión por computador. Posición en remoto o híbrido en Sevilla. Buscamos perfiles junior, aunque también son bienvenidos perfiles más avanzados para futuros proyectos. También tenemos oportunidades para estudiantes en prácticas.Los requisitos deseables para el puesto son los siguientes:Experiencia sólida enComputer Vision aplicada a vídeo e imagen.Dominio dePython y PyTorch.Experiencia con modelos de detección comoYOLO, DINO / Grounding DINO, DETRo similares.Experiencia enmulti-object tracking (MOT): asociación de objetos, persistencia de IDs y re-identificación.Conocimiento de algoritmos/frameworks de tracking comoByteTrack, BoT-SORT, DeepSORT, OC-SORTo equivalentes.Experiencia resolviendooclusiones, cruces, desapariciones y reaparicionesde objetos.Experiencia enidentificación y Re-IDmediante embeddings y métricas de similitud.Experiencia en sistemas deconteo de objetos/personasy análisis de trayectorias.Conocimiento desegmentación, detección y estimación espacialcuando sea necesario.Experiencia entrenando, haciendofine-tuning y evaluando modeloscon datasets propios.Buen conocimiento demétricas de detección y tracking: mAP, precision/recall, IDF1, HOTA, MOTA, etc.Experiencia endata augmentation, anotación, limpieza y gestión de datasetsde visión.Capacidad para diagnosticar errores de modelos en condiciones reales:iluminación, perspectiva, blur, cámaras móviles, densidad de objetos, etc.Experiencia optimizando inferencia paratiempo real / baja latencia, GPU y procesamiento de vídeo.Conocimiento deOpenCVy herramientas habituales del ecosistema de Computer Vision.Experiencia llevando modelos de visión desdeprototipo hasta producción.Capacidad para diseñar, experimentar y comparar distintas arquitecturas y estrategias de tracking de forma autónoma.Agradecemos mucho todas las aplicaciones recibidas y os pedimos disculpas de antemano por no poder responder a todas ellas de forma adecuada debido al volumen recibido.#J-*****-Ljbffr

Experiencia sólida en

Computer Vision aplicada a vídeo e imagen

.

Dominio de

Python y PyTorch

.

Experiencia con modelos de detección como

YOLO, DINO / Grounding DINO, DETR

o similares.

Experiencia en

multi-object tracking (MOT)

asociación de objetos, persistencia de IDs y re-identificación. Conocimiento de algoritmos/frameworks de tracking como ByteTrack, BoT-SORT, DeepSORT, OC-SORT o equivalentes. Experiencia resolviendo oclusiones, cruces, desapariciones y reapariciones de objetos. Experiencia en identificación y Re-ID mediante embeddings y métricas de similitud. Experiencia en sistemas de conteo de objetos/personas y análisis de trayectorias. Conocimiento de segmentación, detección y estimación espacial cuando sea necesario. Experiencia entrenando, haciendo fine-tuning y evaluando modelos con datasets propios. Buen conocimiento de métricas de detección y tracking

mAP, precision/recall, IDF1, HOTA, MOTA, etc. Experiencia en data augmentation, anotación, limpieza y gestión de datasets de visión. Capacidad para diagnosticar errores de modelos en condiciones reales: iluminación, perspectiva, blur, cámaras móviles, densidad de objetos , etc. Experiencia optimizando inferencia para tiempo real / baja latencia , GPU y procesamiento de vídeo. Conocimiento de OpenCV y herramientas habituales del ecosistema de Computer Vision. Experiencia llevando modelos de visión desde prototipo hasta producción . Capacidad para diseñar, experimentar y comparar distintas arquitecturas y estrategias de tracking de forma autónoma. Agradecemos mucho todas las aplicaciones recibidas y os pedimos disculpas de antemano por no poder responder a todas ellas de forma adecuada debido al volumen recibido.