Senior Computer Vision Engineer / ML Lead (Computer Vision)

Локация: Москва, Варшавское шоссе, 9с1Б; работа на месте работодателя в гибридном формате.

Компания

Российская IT-компания, разрабатывающая собственные программно-аппаратные комплексы интеллектуальной видеоаналитики для дорожной инфраструктуры — от камер и вычислительных модулей до алгоритмов компьютерного зрения.

Что делать

• Разрабатывать и совершенствовать алгоритмы детектирования транспортных средств и других объектов на изображениях и видеопотоках.
• Развивать алгоритмы трекинга, классификации и анализа дорожных ситуаций.
• Оптимизировать нейросетевые модели для работы на встраиваемых платформах NVIDIA Jetson, включая анализ ошибок при сложном освещении, погодных воздействиях и перекрытии объектов.
• Строить процессы оценки качества моделей, организовывать эксперименты и формировать требования к датасетам.
• Развивать архитектуру ML-компонентов и интегрировать решения в программно-аппаратный комплекс.
• Технически руководить небольшой командой ML-разработчиков, ставить задачи, проводить ревью решений и взаимодействовать с backend-разработчиками, инженерами аппаратной части и специалистами по качеству.

Требования

• Более 6 лет опыта.
• Сильный практический опыт разработки систем Computer Vision и Deep Learning.
• Глубокое понимание методов детектирования, классификации и трекинга объектов.
• Уверенное владение Python и PyTorch.
• Опыт самостоятельного проектирования, обучения, валидации и внедрения ML-моделей в production.
• Понимание оптимизации нейросетей для GPU и устройств с ограниченными вычислительными ресурсами.
• Умение анализировать ошибки моделей, находить первопричины и предлагать обоснованные технические решения.
• Системное мышление и понимание различий между качеством модели на датасете и её поведением в реальной эксплуатации.
• Способность самостоятельно определять технические подходы, доводить решения до рабочего результата и совмещать техническое руководство с непосредственным участием в разработке.
• Стек: Python, PyTorch, Torchvision, YOLOv5, MobileNetV2, OpenCV, NumPy, CUDA, CuPy, ONNX, NVIDIA TensorRT, FP16, NVIDIA Jetson, Docker, Docker Compose, HTTP API и Unix sockets.

Хорошо, если есть

• Опыт разработки решений для промышленной видеоаналитики, транспортных систем или интеллектуальной дорожной инфраструктуры.
• Практический опыт работы с NVIDIA Jetson, TensorRT и CUDA.
• Опыт оптимизации inference pipeline, профилирования и повышения производительности.
• Понимание особенностей камер, оптики и видеопотоков.
• Опыт построения multi-object tracking систем.
• Опыт технического лидерства и наставничества.

Культура и преимущества

• Работа над собственным коммерчески успешным технологическим продуктом.
• Полная занятость по графику 5/2 с гибким началом рабочего дня.
• Гибридный формат работы.
• Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня.
• Стабильная и своевременная заработная плата два раза в месяц.
• Испытательный срок — 3 месяца; офис расположен в Даниловской мануфактуре, рядом с метро Тульская и МЦК Верхние Котлы.