Разработка программно-аппаратных комплексов для фиксации нарушений ПДД 1) Разработка асинхронного TCP-сервиса для обработки изображений и инференса нейронных сетей на C++ 2) Обучение моделей детекции транспортных средств 3) Обучение моделей классификации объектов 4) Решение OCR-задач (распознавание номеров и др.) 5) Применение алгоритмов трекинга для отслеживания объектов 6) Оптимизация инференса моделей под CPU и GPU. Использование TensorRT, ONNX Runtime и других инструментов 7) Ускорение вычислений и оптимизация обработки изображений на GPU с использованием CUDA 8) Работа с edge-устройствами: NVIDIA Jetson, Rockchip Разработка ПО для обработки изображений и инференса моделей на embedded-платформах

1) Предобработка и подготовка датасетов для задач компьютерного зрения с использованием OpenCV 2) Исследование и сравнительный анализ методов для задач: детекции объектов сегментации трекинга объектов 3) Проведение экспериментальных исследований и валидации моделей 4) Подбор и оценка архитектур нейронных сетей под различные задачи CV 5) Разработка прототипов моделей и пайплайнов обработки данных 6) Анализ качества моделей и интерпретация результатов экспериментов 7) Работа с научной литературой и внедрение современных подходов в практические задачи

Разработка систем автоматического решения капч 1) Обучение моделей детекции объектов 2) Разработка и обучение энкодеров (metric learning) для поиска схожих объектов 3) Вывод моделей в продакшн с использованием Triton Inference Server 4) Разработка асинхронного сервиса на Python (asyncio) для: динамической загрузки/выгрузки моделей управления inference pipeline 5) Контейнеризация (Docker) и деплой в продакшн 6) Оптимизация моделей по latency и throughput (TensorRT) 7) Решение OCR-задач 8) Дообучение CLIP адаптеров для решения капч 9) Fine-tuning VLM (Vision-Language Models) для решения капч 10) Разработка и внедрение NLP-решений на базе LLM. Разворачивание и оптимизация inference-сервисов с использованием vLLM, SGLang и TensorRT-LLM Интеграция LLM в production-пайплайны для решения прикладных NLP-задач