Computer Vision Engineer

Computer Vision Team Lead - REM Vision Lab Fiziksel dünyada olup bitenleri bilgisayarlı görü teknolojileriyle anlamlandırıyor, kameralar aracılığıyla elde ettiğimiz verileri gerçek hayatta kullanılabilir içgörülere dönüştürüyoruz. Özellikle perakende alanında; ziyaretçilerin mağaza içerisindeki hareketlerini, insan akışını ve nesnelerin hareketlerini analiz ederek müşterilerimizin daha iyi kararlar almasına yardımcı oluyoruz.Bu teknolojiyi birlikte geliştirecek ve ekibimize teknik liderlik edecek bir Computer Vision Team Lead arıyoruz. Bu rolde sadece ekibi yönlendiren değil, model geliştirme ve eğitim süreçlerinin içinde aktif olarak yer alan; yeni teknolojileri ve yaklaşımları deneyen, müşteri ihtiyaçlarını teknik çözümlere dönüştüren ve geliştirdiğimiz ürünlerin geleceğine yön veren bir ekip arkadaşı arıyoruz.Görev ve SorumluluklarMevcut model geliştirme ve değerlendirme süreçlerini devralmak, iyileştirme ihtiyaçlarını belirleyerek teknik yol haritasını oluşturmak.Nesne tespiti ve takibi için model seçimi, eğitim, uyarlama ve optimizasyon çalışmalarını doğrudan yürütmek.Veri hazırlama, etiketleme gereksinimleri, etiket kalitesi ve eğitim/test veri setlerinin oluşturulması süreçlerini sahiplenmek.Gerçek kullanım ortamlarında ortaya çıkan doğruluk sorunlarının nedenlerini analiz etmek; model, veri ve takip süreçlerine yönelik iyileştirmeleri planlamak ve sonuçlarını ölçmek.Müşteri ve satış ekiplerinden gelen yeni ihtiyaçları teknik uygulanabilirlik açısından değerlendirmek; kapsam, veri ihtiyacı, iş gücü, takvim, maliyet ve başarı kriterlerini içeren proje planları hazırlamak.Model doğruluğu, çalışma performansı ve kaynak kullanımı arasındaki dengeyi gözetmek ve üretim yazılımının mimari kararlarına yön vermek.Ekibin çalışmalarını planlamak, teknik gelişimini desteklemek ve geliştirme süreçlerinin sürdürülebilirliğini sağlamak.Teknik seçenekleri, riskleri ve kaynak ihtiyaçlarını üst yönetim ve ortaklara açık ve karar vermeyi kolaylaştıracak şekilde sunmak.Teknik ekip ile yazılım ekipleri arasındaki koordinasyonu sağlamak ve geliştirme önceliklerinin belirlenmesine katkıda bulunmak.Aranan NiteliklerGerçek kullanım ortamına alınmış bilgisayarlı görü projelerinde model geliştirme ve eğitim sorumluluğu üstlenmiş olmak.Nesne tespiti ve çoklu nesne takibi konusunda güçlü uygulama deneyimine sahip olmak.Python ile güçlü geliştirme becerisine sahip olmak; TensorFlow, JAX veya PyTorch framework'lerinden en az birinde model eğitimi, fine-tuning, değerlendirme ve hata analizi konusunda derin uygulama deneyimi.OpenCV ve görüntü/video işleme araçlarıyla çalışabilmek.Veri hazırlama, etiket kalitesi, veri artırma, transfer learning ve eğitim/test verilerinin doğru ayrılması konularında deneyimli olmak.Tespit ve takip başarımını uygun metriklerle ölçebilmek; model sonuçlarını farklı lokasyon ve kullanım koşullarında değerlendirerek ürünün ürettiği analizlerin doğruluğuyla ilişkilendirebilmek.Kısıtlı işlem kaynakları altında çalışan modellerde inference performansını ölçme, darboğazları belirleme ve quantization gibi optimizasyon yöntemlerini uygulama deneyimine sahip olmak.Hızlı prototipleme ve kavram kanıtlama (PoC) çalışmaları yürütebilmek; yeni bir ihtiyacı kısa sürede çalışan bir prototiple değerlendirmek ve sonuçlardan hareketle üretime geçiş planı oluşturabilmek.Teknik ekip yönetimi veya teknik liderlik, mentorluk ve önceliklendirme deneyimine sahip olmak.İş ihtiyaçlarını teknik gereksinimlere dönüştürebilmek; veri, geliştirme ve işlem kaynağı ihtiyaçlarını takvim ve maliyet tahminlerine yansıtabilmek.Cursor, ChatGPT, Claude veya benzeri kod üretimi (code generation) / yapay zekâ destekli kodlama araçlarını aktif olarak kullanmak veya bu araçları iş süreçlerine entegre etmeye istekli olmak.Tercih Edilen DeneyimlerVideo tabanlı olay tespiti: Hareket, bölge geçişi, bekleme veya nesneler arası etkileşim gibi durumları kural ya da model tabanlı yöntemlerle analiz etme deneyimi.Görüntü veya video verisinde anomali tespiti: Beklenen davranışlardan veya örüntülerden sapmaları belirleyen yaklaşımlar geliştirme ve değerlendirme deneyimi.Edge AI, gerçek zamanlı video analizi ve modellerin hedef çalışma ortamına aktarılması konusunda deneyim.Farklı lokasyon ve görüntü koşullarına genellenebilen modeller geliştirme deneyimi.Model ve veri sürümleme, deney takibi ve tekrarlanabilir eğitim süreçleri oluşturma; MLflow, TensorBoard veya benzeri araçlarla çalışma deneyimi.Yeni nesne sınıfları ve kullanım senaryoları için güncel araştırmaları değerlendirme, uygun yaklaşımları hızla prototipleme ve çalışan ürün özelliklerine dönüştürme deneyimi.