Работа в проекте по созданию модуля компьютерного зрения для системы онлайн-прокторинга.
Стек технологий:
Python 3
PyTorch / TensorFlow
OpenCV, DLIB, MediaPipe
CUDA / ONNX / TensorRT / OpenVINO
ArcFace/InsightFace, ByteTrack/OC-SORT, OpenVINO и др.
(Дополнительно приветствуется опыт с JS-библиотеками для использования мощности ПК клиента)
Задачи:
Разработка и поддержка библиотек для выявления нарушений, связанных с лицами и предметами в видеозаписях.
Создание системы face verification / liveness с точностью >90% (по видео: определение лица, дистанции, моргание, поворот головы, улыбка).
Реализация оптимизированного CV-пайплайна для работы в реальном времени (≤ 30–50 мс на RTX, ≤ 120 мс на CPU-ноутбуке).
Обработка и уменьшение количества ложных срабатываний.
Постоянное улучшение и оптимизация производительности (затраты вычислительной мощности должны быть минимальны).
Интеграция модуля в продакшн.
Что система должна фиксировать:
Повороты головы / ориентацию.
Отсутствие лица, несколько лиц в кадре.
Посторонний человек (не только по лицу, но и по телу/позе/скелету).
Смартфоны, наушники и другие гаджеты.
Видео-верификация (face ID + liveness: дистанция, моргание, улыбка, head pose, голос).
Движение глаз/зрачков (gaze estimation).
Любые посторонние движения в кадре.
Требования:
Опыт в Computer Vision / ML от 3 лет.
Опыт работы с face recognition, head pose estimation, object detection, liveness.
Практический опыт оптимизации real-time моделей (PyTorch/ONNX/TensorRT, CUDA).
Умение обучать и дообучать модели на собственных датасетах.
Опыт интеграции решений в production.
Обязательное условие: кандидат должен быть из Казахстана (желательно г. Астана).