CV data scientist in Earth observation

Команда специализируется на разработке решений для анализа данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Упор делается не только на применение state-of-the-art CV-решений и больших мультимодальных LLM, но и моделей, которые могут быть эффективно использованы на edge-устройствах. Наши проекты включают работу с ДЗЗ для задач экологии, урбанистики, безопасности, автономной навигации.

• планирование и координация работы команды
• коммуникация с внешними командами, анализ требований на разработку моделей и выработка плана решения
• разработка моделей компьютерного зрения для обработки данных ДЗЗ (спутниковые снимки, инфракрасная съемка, мультиспектральные данные, ортофотопланы, геопривязанные видео, геопривязанные фото). Задачи: локализация, детекция, семантическая сегментация, детекция изменений, регистрация изображений
• оптимизация моделей для промышленного использования и использования на edge-устройствах
• взаимодействие с командой RUN для передачи алгоритмов в production
• документирование экспериментов, результатов и процессов (MLflow, Tensorboard).

• опыт работы в Data Science / CV — от 5 лет
• хорошие инженерные навыки, понимание общего процесса ИТ-разработки и DevOps процессов
• хорошее понимание основ классического компьютерного зрения: модель камеры, матрицы гоммографии, ключевые точки и SFM-реконструкция, фильтры и морфология, PnP и др
• глубокое знание Python и стеков для ML/CV: OpenCV, PyTorch
• Знание и понимание основных архитектур моделей для решения CV задач
• опыт работы с алгоритмами локализации (SLAM, Kalman Filter, Particle Filter, PGO и др.) и алгоритмами регистрации изображений (SIFT, SuperGlue, SuperPoint, Roma, MINIMA-вариации)
• опыт работы с робототехническими данными ROS/ROS2, работа с сенсорами (лидары, IMU, GPS)
• умение читать научные статьи (в основном на английском) и быстро тестировать новые подходы
• Будет плюсом: публикации или выступления на конференциях (по задачам робототехники, компьютерного зрения или локализации); знание и понимание методов sensor fusion; работал ранее с симуляторами (airsim, flightmare, CARLA, Isaac Sim); навыки работы с геоинформационными системами (GIS): QGIS

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.