Сбер

Computer Vision (Data Science) инженер

Коротко

Инженер компьютерного зрения в команду «Видеоаналитика» платформы SmartView (Сбер), обрабатывающей видеопоток с более чем 300 000 камер. Задачи: разработка и обучение CV моделей (детекция, сегментация, классификация), работа с данными для обучения, мониторинг и сопровождение моделей на проме, взаимодействие с DevOps и backend-разработчиками. Требуется опыт промышленной разработки CV моделей от 2 лет, Python, PyTorch, опыт с YOLO/DETR/ResNet и понимание deep learning метрик, а также опыт эксплуатации VLM и эмбеддинг-моделей. Работа в Москве, гибридный формат после испытательного срока.

О команде
Мы – команда «Видеоаналитика» платформы SmartView, позволяющей обрабатывать видеопоток с более чем 300 000 камер видеонаблюдения. Основная задача нашей команды – разработка и внедрение AI моделей компьютерного зрения для нужд различных подразделений Сбера, использующих платформу. Мы разрабатываем как сами CV модели, так и платформенный функционал, обеспечивающий их работу, производящий постобработку модельных детекций, извлекающий дополнительные аналитики.
Обязанности
•анализ задач на разработку CV моделей, подбор архитектуры, формирование требований к данным
•работа с данными для обучения: анализ, сбор, оценка данных для обучения, подготовка инструкций для команды разметки, оценка качества разметки
•разработка, обучение моделей компьютерного зрения
•проверка качества работы моделей, принятие решений о доработках, дообучении
•взаимодействие с другими участниками команды (DevOps, backend dev) в части обеспечения взаимодействия модели с бек сервисами и разворачивания модели на тестовых и промышленных стендах
•мониторинг работы моделей на Пром: оценка качества, локализация false сработок, принятие решения о методе повышения качества, доработка или дообучение моделей
•сопровождение моделей в части показателей эксплуатации: анализ показателей производительности, наличия сбоев и т.п. Участие в расследовании инцидентов, выполнение регламентных работ в части повышения версий библиотек и т.п.
Требования
•опыт промышленной разработки CV моделей от 2 лет
•твердые знания в области архитектуры высоконагруженных систем, их компонентов и методов их интеграции: микросервисная архитектура, Docker, gRPC, REST, kafka, и т.д.
•уверенное знание Python (фреймворки AIOhttp, fastapi, triton), а также опыт работы с CV фреймворками (PyTorch, OpenCV, PIL)
•практический опыт обучения CV-моделей: детекторы (YOLO, DETR), классификаторы (ResNet, EfficientNet, ViT), опыт решения задач object detection, сегментации в реальном времени
•понимание базовых концепций deep learning в CV контексте: лоссы, оптимизаторы, регуляризация, метрики (mAP, F1, IoU, precision, recall)
•опыт эксплуатации open source VLM моделей, эмбеддинг моделей (image – image, image - text): QWEN, CLIP, DINO v3, SigLIP
•навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
•опыт работы с фреймворками для обработки видео GStreamer, FFmpeg
•опыт работы с инструментами разметки (CVAT)
Условия
•комфортный современный офис в Москве, ул Вавилова, 23стр1
•график работы – офис на период испытательного срока, далее гибрид
•ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
•корпоративный спортзал и зоны отдыха
•более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
•расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте