Инженер

Прямой работодатель

АО "ЦНИИмаш"

Статус

Вакансия находится в архиве

Условия работы

Город

Королев   –   на карте

Заработная плата

По договоренности

График работы

Полный рабочий день

Условия

Месторасположение - г. Королев;

Корпоративный транспорт от м. ВДНХ (15 - 20 минут до места работы);

Удобная транспортная доступность на машине по Ярославскому ш. от станций метро, расположенных в СВАО, до места работы (15-20 минут);

График работы - 5/2, Пн - Чт с 8.20 до 17.35, Пт - с 8.20 до 16.20;

Добровольное медицинское страхование (ДМС);

Льготные путевки для сотрудников и детей на базы отдыха предприятия, в детские лагеря;

Заработная плата обсуждается по результатам собеседования.

Обязанности

- Разработка решений по проектам машинного обучения с применением современных языков программирования и современных фреймворков (framework);

- Детектирование и классификация объектов на изображениях;

- Анализ требований к системам технического зрения;

- Разработка алгоритмов комплексирования информации оптических систем с информацией от ГНСС, участие в проведении исследований в области навигационных технологий;

- Разработка программ для решения прикладных задач;

- Участие в выполнении НИР и ОКР по тематике отдела.

Требования к кандидату *

Образование

Высшее

Опыт работы

От 1 года

Требования

Информационно-аналитический Центр координатно-временного и навигационного обеспечения (ИАЦ КВНО) (система ГЛОНАСС) АО "ЦНИИмаш" рассматривает резюме кандидатов на инженерные должности.

Требования:

- Уверенный пользователь (Word, Excel, Access);

- Техническая грамотность. Умение работать с технической документацией, ГОСТами;

- Технический английский на уровне чтения документации;

- Знание специализированных программ, знание языка программирования (СИ, Delphi или др.);

- Знание алгоритмов и методов машинного обучения, методов искусственного интеллекта, нейронных сетей, сверхточных нейронных сетей;

- Знание алгоритмов и методов машинного обучения, методов искусственного интеллекта, нейронных сетей, сверхточных нейронных сетей;

- Знание и практический опыт разработки моделей машинного обучения.