Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда разрабатывает системы технического зрения и развивает технологии компьютерного зрения для автоматизации складских процессов Ozon. Решения работают с реальными видеопотоками и ML-моделями в продакшене, помогая повышать эффективность операций и снижать влияние человеческого фактора.
задачи
Разрабатывать и улучшать модели компьютерного зрения (детекция, классификация, трекинг, сегментация);
Подбирать алгоритмы и подходы под прикладные задачи, проводить эксперименты и оценивать качество моделей;
Оптимизировать модели и алгоритмы для эффективной и быстрой работы на больших объёмах данных в продакшене;
Проектировать и оптимизировать инференс-пайплайны, включая сценарии реального времени;
Разрабатывать ML-сервисы и работать с микросервисной архитектурой на Python;
Анализировать производительность решений и находить узкие места от моделей до инфраструктуры;
Работать с видеопотоками и создавать высоконагруженные системы обработки данных;
Взаимодействовать с инженерами и разработчиками на всех этапах от исследования до продакшена.
требования
Высшее образование в области математики, компьютерных наук или смежных технических дисциплин;
Уверенное знание Python и опыт промышленной разработки;
Практический опыт в компьютерном зрении или машинном обучении;
Понимание классических алгоритмов компьютерного зрения и современных подходов машинного обучения;
Знание основных метрик качества моделей и методов их валидации;
Хорошая алгоритмическая база (структуры данных, оценка сложности);
Навыки написания чистого, поддерживаемого кода и работы с Git;
Английский язык на уровне чтения технической документации;
Будет плюсом опыт работы с GPU (Nvidia, CUDA, TensorRT), опыт построения систем реального времени или оптимизации задержек, опыт развертывания и применения MLOps-практик, опыт работы с видеопотоками или потоковыми системами обработки данных, опыт разработки высоконагруженных сервисов, знание C++ для критически важных компонентов, опыт работы с Airflow, Docker, Kubernetes, знание SQL и опыт работы с базами данных, навыки написания модульных и интеграционных тестов.
.svg)
