Zlecenie - Zapytanie ofertowe nr 6/SZŚ/2018 z dnia 21.05.2018...

ngineer” w ramach Projektu o roboczym tytule: „Opracowanie modelu deep learning do predykcji atrybutów budynków istotnych z punktu widzenia ryzyka katastroficznego na podstawie zdjęć lotniczych, zdjęć satelitarnych oraz zdjęć typu street view”

Przedmiot zamówienia niniejszego zapytania ofertowego stanowi: zatrudnienie pracownika naukowego na stanowisko „Machine Learning engineer” w celu realizacji projektu badawczo-rozwojowego w następującym zakresie:
1. Budowa trzech modeli do detekcji i segmentacji obiektów na zdjęciach lotniczych pionowych, na zdjęciach lotniczych ukośnych i na zdjęciach satelitarnych;
2. Integracja powyższych modeli do pojedynczego modelu działającego równie dobrze na wszystkich trzech źródłach zdjęć;
3. Przygotowanie modeli wizji komputerowej do analizy zdjęć z widoku ulicy, które w ramach podejścia multi-task learning będą analizowane w ramach tego samego modelu co zdjęcia lotnicze i satelitarne. Cel zamówienia Celem zamówienia jest zatrudnienie pracownika na zlecenie na stanowisko "Machine Learning engineer". Przedmiot zamówienia CPV: 73200000-4 (Usługi doradcze w zakresie badań i rozwoju)

Przedmiot zamówienia niniejszego zapytania ofertowego stanowi: zatrudnienie pracownika naukowego na stanowisko „Machine Learning engineer” w celu realizacji projektu badawczo-rozwojowego w następującym zakresie:
• Budowa trzech modeli do detekcji i segmentacji obiektów na zdjęciach lotniczych pionowych, na zdjęciach lotniczych ukośnych i na zdjęciach satelitarnych;
• Integracja powyższych modeli do pojedynczego modelu działającego równie dobrze na wszystkich trzech źródłach zdjęć;
• Przygotowanie modeli wizji komputerowej do analizy zdjęć z widoku ulicy, które w ramach podejścia multi-task learning będą analizowane w ramach tego samego modelu co zdjęcia lotnicze i satelitarne.

Wymagane minimalne miesięczne zaangażowanie czasowe odpowiadające:
100% etatu.

Zamawiający zastrzega sobie prawo do ograniczenia zakresu opisu przedmiotu zamówienia, przy czym zobowiązuje się do przesłania uzupełnienia szczegółowego (wyłączonego) opisu przedmiotu zamówienia na pisemną prośbę wszystkich zainteresowanych potencjalnych Wykonawców, którzy pisemnie zobowiążą się do zachowania poufności w odniesieniu do przedstawionych informacji).