W związku z realizacją projektu “VisionAccess AI: Uniwersalna platforma do analizy przestrzeni pod kątem dostępności dla osób z niepełnosprawnościami.” realizowanego w ramach naboru FENG.01.01-IP.02-002/24, nr projektu: FENG.01.01-IP.02-1144/24, firma IT Mine Sp. z o.o. zaprasza do składania ofert na stanowisko: AI/ML Developer. (Umowa o Pracę, Umowa zlecenie) Z uwagi na konieczność ochrony tajemnicy przedsiębiorstwa ograniczono zakres opisu przedmiotu zamówienia. Pełny opis przedmiotu zamówienia zostanie przekazany Oferentowi na jego żądanie po podpisaniu porozumienia o zachowaniu poufności. Rola i zakres obowiązków w projekcie Pracownik odpowiedzialny za opracowanie modeli interakcji algorytmów gromadzących dostarczane dane z ograniczeniami wynikającymi z przepisów obligujących do określonego zastosowania oraz sugestii eksperta domenowego, opracowanie skutecznego modelu predykcji modeli computer vision, douczenie modelu i przeprowadzenie procesu fine-tuningu modelu na danych zebranych z rzeczywistych symulacji, stworzenie bazy testowej dla modelu, uczenie pod nadzorem oraz dostosowanie modelu do ograniczenia liczby wyników fałszywie pozytywnych. Praca w formule hybrydowej - liczba dni w biurze (Katowice) do ustalenia przez Pracodawcę. Pracodawca zastrzega sobie możliwość zmiany na formułę w 100% na miejscu. Wymagane kwalifikacje Kandydata/Kandydatki wykształcenie wyższe, techniczne, doświadczenie (min. 5-letnie) w realizacji projektów związanych z programowaniem, doświadczenie w budowie, trenowaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego (ML / deep learning), doświadczenie w zakresie computer vision – detekcji, klasyfikacji i segmentacji obiektów na danych obrazowych i wideo, doświadczenie w przygotowaniu zbiorów treningowych, douczaniu i fine-tuningu modeli oraz w ocenie ich jakości (m.in. F1 Score, MAPE), doświadczenie w pisaniu testów automatycznych oraz w pracy w samoorganizującym się zespole w zwinnej metodyce zarządzania. Uzasadnienie zaangażowania w projekcie Zakres obowiązków – AI/ML Developer Obszary szczegółowych zadań: Modele AI i potoki analityczne dla nowych typów przestrzeni Opracowanie skutecznych modeli predykcji computer vision dla nowych kategorii przestrzeni (hotele, przestrzenie transportu publicznego, lokale usługowe, obiekty publiczne). Budowa zaawansowanych potoków analitycznych oraz weryfikacja zdolności generalizowania algorytmów na nowych typach przestrzeni. Opracowanie modeli interakcji algorytmów gromadzących dane, z uwzględnieniem ograniczeń wynikających z przepisów oraz sugestii eksperta domenowego. Dane syntetyczne, douczanie i fine-tuning modeli Wykorzystanie procedury generowania danych syntetycznych ze środowiska symulacyjnego do poprawy skuteczności sieci neuronowych. Douczanie modeli i przeprowadzanie procesu fine-tuningu na danych zebranych z symulacji warunków zbliżonych do rzeczywistych. Proces douczania modelu i klasyfikacji nowych typów przestrzeni, nieujętych w klasyfikacji opracowanej w etapie E1. Walidacja danych wejściowych i modele on edge Opracowanie miar jakości danych oraz warunków brzegowych dla danych wejściowych w ramach każdej kategorii przestrzeni. Budowa modeli analizy bazowych parametrów obrazu, a następnie wideo, działających w modelu on edge (na urządzeniu użytkownika). Implementacja mechanizmu automatycznego klasyfikowania danych wartościowych i danych wymagających poprawy, z powiadomieniem użytkownika w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Fuzja danych obrazowych z chmurami punktów i poprawa jakości danych Opracowanie i implementacja metod fuzji danych obrazowych z chmurami punktów – redukcja szumów, wektoryzacja, triangulacja. Algorytmy wykrywania błędów jakościowych materiału oraz ich automatycznej korekty (redukcja szumów, poprawa ostrości, wstępna detekcja i klasyfikacja obiektów). Połączenie modułu oceny danych wejściowych z modułem poprawy jakości – rozstrzyganie, które dane można poprawić automatycznie. Baza testowa, uczenie pod nadzorem i jakość modeli Stworzenie bazy testowej dla modelu oraz scenariuszy testowych na potrzeby testów w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Prowadzenie procesu uczenia modeli pod nadzorem, z weryfikacją wyników przez specjalistów z zakresu dostępności. Dostosowanie modelu do ograniczenia liczby wyników fałszywie pozytywnych oraz monitorowanie parametrów kamienia milowego (m.in. F1 Score, MAPE, skuteczność detekcji). Integracja, dokumentacja i raportowanie Implementacja rozwiązania w chmurze oraz integracja modeli AI z aplikacją mobilną, silnikiem wizyjnym i modułem generowania raportów – we współpracy z Full Stack Developerem i IT Architectem. Opracowanie dokumentacji technicznej modeli, eksperymentów i wyników ewaluacji. Tworzenie raportów cząstkowych dla kierownika B+R oraz wsparcie w przygotowaniu materiałów do raportu etapu. Szczegółowy zakres obowiązków i prac merytorycznych związanych ze stanowiskiem został opisany we wniosku o dofinansowanie projektu FENG.01.01-IP.02-1144/24, do którego części merytorycznej pracownik miał wgląd przed rozpoczęciem realizacji zadań. Projekt realizowany jest zgodnie z zasadami polityk horyzontalnych Unii Europejskiej, w szczególności w zakresie równości szans, niedyskryminacji oraz dostępności dla osób z niepełnosprawnościami. Proces rekrutacji prowadzony będzie w sposób transparentny, a o zatrudnieniu decydować będą wyłącznie kwalifikacje, kompetencje i doświadczenie kandydatów, niezależnie od płci, wieku czy stopnia sprawności. W ramach projektu dopuszcza się możliwość zatrudnienia osób z niepełnosprawnościami, z zapewnieniem odpowiednich dostosowań stanowiska pracy, elastycznej organizacji czasu pracy oraz możliwości pracy zdalnej lub hybrydowej. Okres zaangażowania oraz wymiar godzinowy: Cały okres trwania projektu 08.2025 r. – 28.02.2028 r. okres zaangażowania od 10-2026 średnio od około 40 do około 80 godzin/miesiąc Do zdobycia jest łącznie 100 punktów. Wybór najkorzystniejszej oferty nastąpi w oparciu o następujące kryteria: cena brutto za godzinę - maksymalnie do zdobycia 100 punktów konieczne spełnienie kryteriów tak/nie (oświadczenia składane w Załączniku nr 1): posiadanie wykształcenia, kwalifikacji zawodowych i wiedzy opisanych w części „Wymagane kwalifikacje Kandydata/Kandydatki”; znajomość języka angielskiego na poziomie min. B2 w mowie i piśmie; znajomość języka polskiego na poziomie min. C1 w mowie i piśmie. Liczba punktów w kryterium “cena brutto za godzinę” będzie przyznawana według wzoru: Kx = Cmin/Cx *100 pkt gdzie: Kx - liczba punktów dla oferty nr “x” w kryterium “cena brutto za godzinę” Cmin - najmniejsza “cena brutto za godzinę” ze wszystkich zaproponowanych przez oferentów. Cx - “cena brutto za godzinę” dla oferty nr “x”
Warunki zmiany umowy: Zamawiający zastrzega sobie możliwość dokonywania zmian w umowie z Wykonawcą w stosunku do treści złożonej przez niego oferty w przypadku: zaistnienia okoliczności prawnych, ekonomicznych lub technicznych, niemożliwych do przewidzenia w dniu podpisania umowy, w wyniku których dalsza realizacji umowy jest niemożliwa bądź bezzasadna, cząstkowych wyników badań odbiegających od przyjętych celów projektu (brak oczekiwanego postępu merytorycznego), wypowiedzenia bądź zmiany umowy o dofinansowanie Projektu, działania siły wyższej, Zastrzeżenia: Zamawiający zastrzega sobie prawo do unieważnienia postępowania bez podania przyczyny. Zamawiający ma prawo do zakończenia postępowania bez wyboru Oferenta. Zamawiający zastrzega sobie prawo wyboru więcej niż jednej osoby na stanowisko, Zamawiający zastrzega sobie możliwość przeprowadzenia dodatkowych rozmów z Oferentami w przypadku uzyskania przez nich takiej samej punktacji.
Zamawiający: IT MINE SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Kategoria: Usługa
CPV: 73000000-2, 73110000-6, 79131000-1