python-разработчик в компьютерном зрении

Команда Computer Vision работает с фотографиями и видео, которые миллионы пользователей загружают в 2ГИС. С помощью технологий компьютерного зрения и генеративных моделей мы: автоматически модерируем пользовательский контент (UGC) — убираем спам и нежелательные фото/видео; улучшаем карточки организаций, делая их более информативными и визуально привлекательными; наполняем справочник 2ГИС данными, которые извлекаем из изображений; развиваем поиск по фотографиям и умные вайб-фильтры для новых пользовательских сценариев. Сейчас мы ищем Python-разработчика, который поможет нам развивать это направление и выводить ML-модели в production.

• Разрабатывать и поддерживать бэкенды на Python для сервисов автомодерации, фотопоиска, дедупликации и работы с UGC.
• Интегрировать ML-модели в продакшн-пайплайны: категоризация, эмбеддинги, поиск неидентичных дублей, детекция спама в фото и видео.
• Работать с потоками данных: обработка больших объёмов изображений и видео, разбор видео на кадры, оптимизация пайплайнов.
• Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes: деплой, конфигурация, настройка мониторинга и алёртов.
• Работать с векторными БД (Qdrant, pgvector) и реляционными хранилищами, выбирать подходящее решение под задачу.
• Разбираться в данных и процессах, которые эти данные генерируют, находить и устранять узкие места.
• Писать автотесты, деплоить и мониторить свой код.
• Участвовать в Code Review и архитектурных ревью, предлагать улучшения существующих решений.

• Опыт работы Python-разработчиком от 4 лет.
• Опыт разработки и вывода сервисов в продакшн, обеспечение их стабильной работы.
• Опыт работы с очередями и брокерами сообщений (Kafka и др.).
• Умение работать с разными базами данных и выбирать подходящую под задачу.
• Владение Docker и CI/CD.
• Опыт деплоя и поддержки сервисов в Kubernetes.
• Будет плюсом: Опыт интеграции ML-моделей в продакшн-пайплайны; Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, pgvector); Понимание принципов работы компьютерного зрения и/или эмбеддингов (CLIP и аналоги); Знакомство с MLOps-инструментами (например, ClearML) и инференс-серверами (NVIDIA Triton); Опыт работы с S3-совместимыми и распределёнными хранилищами (Ceph и др.)

• Работа в быстро развивающейся команде с минимальной бюрократией и максимальной инициативностью.
• Реальные задачи с ML в продакшене и высоким масштабом — миллионы фото и видео от пользователей.
• Мы используем передовые AI-решения (ChatGPT, Copilot) в повседневной работе.
• Официальное трудоустройство и полностью белая заработная плата.
• Можно работать удаленно по РФ. Хочешь гибридный формат? У нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два — в Новосибирске.
• ДМС и онлайн-консультации специалистов.
• Предоставим доступ к внутреннему учебному центру: курсам, тренингам и профессиональной литературе.