ML Engineer

• Rozwój silnika rekomendacji doboru komponentów protez.
• Trening, fine-tuning i ewaluacja modeli: estymacja pozy z wideo i rozpoznawanie mowy.
• Przygotowanie danych i anotacji (Label Studio) oraz kontrola ich jakości.
• Opracowywanie eksperymentów, które wykorzystane zostaną do walidacji rozwiązań.
• Prowadzenie powtarzalnych eksperymentów i pipeline’ów danych (MLflow, DVC, Airflow).
• Współpraca z protetykami i fizjoterapeutami przy ustalaniu metryk i progów.

Wymagania

• Min. 3 lata komercyjnej pracy z ML/DL w Pythonie.
• PyTorch: trening, fine-tuning, ewaluacja i debugowanie modeli.
• Computer vision (detekcja, estymacja pozy, OpenCV) lub rozpoznawanie mowy (ASR, Whisper).
• numpy, pandas, scipy, sklearn i poprawna ewaluacja: podział danych, dobór metryk, unikanieprzecieku danych.
• Zarządzanie procesem ML: MLflow, Airflow, Label Studio.
• Docker, Linux, praca na GPU.
• Angielski na poziomie czytania publikacji.

Mile widziane

• Estymacja pozy (RTMPose/mmpose, ViTPose, YOLO-pose).
• Eksport i optymalizacja modeli: ONNX, CoreML, TorchScript, kwantyzacja.
• Biomechanika, analiza chodu, sygnały z czujników IMU.
• LLM: ekstrakcja informacji, RAG.
• Label Studio, DVC, Airflow.
• NLP dla języka polskiego.
• Publikacje albo projekty open source.