Computer vision engineer in video analytics

Мы разрабатываем масштабную систему видеомониторинга и интеллектуальной видеоаналитики для государственного проекта. Ищем технического лидера направления Computer Vision, который возьмет на себя архитектуру AI-решений, будет участвовать в разработке ключевых компонентов и развивать инженерную команду.

• Техническое руководство командой Computer Vision Engineers.
• Менторинг разработчиков, проведение code review и развитие инженерных практик.
• Декомпозиция задач, оценка сроков и распределение технических задач внутри команды.
• Проектирование архитектуры production-систем видеоаналитики.
• Принятие ключевых технических решений и контроль качества реализации.
• Разработка и оптимизация пайплайнов обработки десятков и сотен RTSP-видеопотоков с минимальной задержкой.
• Работа с NVIDIA DeepStream, GStreamer, TensorRT и Triton Inference Server.
• Выбор, разработка и внедрение моделей Computer Vision: YOLO, ViT, DETR, Swin и Video Transformers.
• Оптимизация инференса на GPU и CPU с использованием ONNX, TensorRT, OpenVINO, CUDA и Quantization.
• Организация разработки AI-сервисов на FastAPI или gRPC с применением Docker и Kubernetes.
• Участие в найме и технической оценке новых специалистов.
• Взаимодействие с архитекторами, backend-командой, DevOps и представителями бизнеса.
• Исследование и внедрение новых подходов в области Video Analytics и Multimodal AI.

• Сильный коммерческий опыт в Computer Vision и Video Analytics.
• Опыт технического лидерства или наставничества инженерной команды.
• Практический опыт проектирования и запуска production AI-систем.
• Уверенное знание Python, PyTorch, OpenCV и современных моделей семейства YOLO.
• Практический опыт работы с RTSP, GStreamer, NVIDIA DeepStream и TensorRT.
• Опыт оптимизации моделей с использованием ONNX, TensorRT, OpenVINO, CUDA или Quantization.
• Понимание архитектуры высоконагруженных систем обработки видеопотоков.
• Знание принципов работы современных Vision Transformers и мультимодальных моделей.
• Опыт работы с Docker и Kubernetes.
• Умение принимать архитектурные решения, аргументировать их и доносить до команды.
• Навыки постановки задач, code review и развития инженеров.
• Будет плюсом: Опыт работы с Triton Inference Server; Опыт разработки на C++ и CUDA; Знание Kafka и систем потоковой обработки данных; Опыт применения MLflow и построения MLOps-процессов; Опыт интеграции Computer Vision с LLM и мультимодальными моделями; Знакомство с VLM, RAG, LangGraph, vLLM и Function Calling; Опыт участия в найме и формировании AI-команд

• Техническое лидерство в масштабном государственном проекте.
• Возможность формировать архитектуру и технологический стек решения.
• Сильную инженерную команду и возможность влиять на ее развитие.
• Современный стек: Computer Vision, Video Analytics, GPU-инференс и Multimodal AI.
• Участие в создании высоконагруженной системы промышленного уровня.
• Конкурентную заработную плату.
• Полную занятость и работу в офисе в Астане.