Senior Computer Vision Engineer (MedTech)

Senior Computer Vision Engineer / Data Scientist

Зарплата: 250 000₽ - 400 000₽ на руки

Требования:

• Опыт работы от 6 лет в Computer Vision.
• Опыт доведения моделей до production обязателен.
• Опыт работы от 1 года с медицинскими изображениями в production: КТ, маммография.
• Опыт работы от 3 лет с изображениями в production.
• Опыт работы от 1 года с document processing / OCR / KYC.
• Опыт работы от 1 года с биометрией (face, palm, voice и т.д.).
• Опыт работы от 1 года с multimodal моделями / LLM.
• Опыт работы от 1 года с fraud detection.
• Опыт работы от 1 года с видео.
• Опыт работы от 1 года с 3D-данными (volumes, point clouds, meshes).
• Опыт работы от 1 года с Self-Supervised / Weakly-Supervised Learning.

Кого ищем:

• Только fulltime, без совмещения.
• Нужны «рабочие руки», а НЕ технический менеджер.
• Нужен человек, который уже делал сложные CV системы, а не учится на ходу.

Мы ожидаем:

• Самостоятельность.
• Высокая скорость работы.
• Умение быстро проверять гипотезы.

Кто не подойдёт:

• Кандидаты с преобладающим или последним опытом в роли технических менеджеров - это нерелевантный данной позиции опыт работы. Мы ищем «рабочие руки», а не технического менеджера.
• Кандидаты, которые ищут себе вторую работу. Любое совмещение будет заметно в первые 2 месяца. Нужен честный фултайм.
• Кандидаты с преобладающим или последним опытом работы на фрилансе.

Задачи:

Разработка и улучшение KYC-пайплайнов:

• обработка изображений документов
• валидация, классификация, извлечение данных
• детекция fraud-сценариев (screen, копии, редактирование и т.д.)

Работа с мультимодальными моделями:

• интеграция CV и LLM (Vision-Language)
• настройка, дообучение и оптимизация моделей
• построение agent-based систем вокруг LLM

Разработка CV-моделей:

• детекция, сегментация, классификация
• работа с документами, изображениями, видео

Развитие биометрических решений:

• face matching
• palm vein / PalmPay

Построение и оптимизация ML pipeline:

• обучение, инференс, валидация
• работа с большими датасетами

Участие в R&D:

• постановка экспериментов
• быстрые итерации гипотез