ML-инженер

Мы развиваем продукты на базе компьютерного зрения: анализ видеопотоков с камер, детекция и трекинг объектов, распознавание на изображениях. Модели уже работают в продакшене, и мы ищем инженера, который будет отвечать за их качество и скорость — от датасета до инференса на железе. Если ты умеешь не только обучить модель в ноутбуке, но и довести её до стабильной работы на реальном видеопотоке — ждём тебя.

• Обучать и дообучать модели детекции, сегментации и классификации изображений (YOLO, RT-DETR, U-Net и аналоги);
• Строить пайплайны обработки видеопотоков: детекция, трекинг, подсчёт и аналитика событий;
• Готовить и развивать датасеты: постановка задач разметки, контроль качества, аугментации;
• Оптимизировать модели для инференса: ONNX, TensorRT, квантизация, работа на GPU и edge-устройствах;
• Выводить решения в production и поддерживать их работу;
• Оценивать качество: mAP, precision/recall, разбор ошибок на реальных данных;
• Следить за SOTA-решениями, экспериментировать и внедрять то, что работает.

• Уверенный Python и PyTorch;
• Опыт обучения моделей детекции и/или сегментации от постановки задачи до продакшена;
• Знание OpenCV и классических методов обработки изображений;
• Понимание архитектур CNN и трансформеров для зрения (ResNet, ViT, DETR);
• Опыт оптимизации инференса (ONNX, TensorRT или аналоги);
• Docker, Linux;
• Git, культура код-ревью;
• Опыт от 3 лет.
• Будет плюсом: Опыт работы с видеопотоками: RTSP, GStreamer, DeepStream; Опыт с edge-устройствами: NVIDIA Jetson, OpenVINO; C++ для критичных по скорости участков; Опыт с OCR, 3D/SLAM или генеративными моделями; Английский для чтения документации и статей; Профильное техническое образование

• Удалённо или гибрид;
• ДМС;
• Бонусы и премии по результатам;
• Оформление по ТК РФ;
• Компенсация спорта;
• Обучение за счёт компании, участие в конференциях.