Описание
Мы разрабатываем системы компьютерного зрения, которые управляют качеством производственных процессов. Наши модели работают непосредственно на производственных линиях, влияя на выпуск продукции, производительность оборудования и качество миллионов упаковок товара для животных. Наши решения способны обнаружить проблему, уведомить операторов, остановить производственную линию и предотвратить выпуск брака. Поэтому для нас важны не рекордные метрики на Kaggle, а надежность системы в реальной эксплуатации.
Задачи
•Разрабатывать и развивать production-ready системы Computer Vision для промышленного производства
•Создавать надежные решения для задач object detection и segmentation
•Анализировать ошибки моделей и улучшать качество системы не только за счет ML, но и за счет инженерных решений и бизнес-логики
•Разрабатывать пайплайны обучения, валидации и внедрения моделей
•Доводить модели до промышленной эксплуатации и сопровождать их после запуска
•Адаптировать существующие решения под новые производственные линии, оборудование и условия эксплуатации
•Работать над масштабированием CV-систем на десятки производственных машин
•Оптимизировать инференс под промышленное оборудование
•Разрабатывать вспомогательную логику и backend-компоненты вокруг моделей
•Совместно с инженерами производства участвовать в поиске причин возникновения дефектов и разработке систем контроля
Требования
•Коммерческий опыт разработки Computer Vision решений от 5 лет
•Уверенное владение Python и PyTorch
•Опыт решения задач Object Detection и Instance/Semantic Segmentation
•Опыт вывода ML-моделей в промышленную эксплуатацию
•Понимание полного жизненного цикла CV-систем — от сбора данных до эксплуатации
•Опыт анализа ошибок моделей и повышения качества системы
•Понимание, что качество достигается не только новой архитектурой сети, но и инженерными решениями
•Опыт работы с OpenCV; Docker; ClearML
•Опыт оптимизации инференса (ONNX Runtime, TensorRT или аналогичные инструменты)
•Понимание backend-разработки и готовность писать производственный код вокруг моделей
•Опыт работы с Git
Мы не ищем исследователя, который хочет бесконечно экспериментировать с архитектурами нейронных сетей. Мы ищем инженера, который любит создавать надежные системы.
Будет плюсом:
•Опыт работы с промышленными камерами
•Опыт работы с REST API
•MongoDB или другими NoSQL БД
•Опыт построения MLOps-пайплайнов
•Опыт масштабирования CV-систем на множество площадок
•Опыт интеграции моделей с промышленным оборудованием
Условия
•Команда, которая создает полный цикл продукта — от идеи и обучения модели до внедрения на фабриках по всей России
•Реальное влияние на производство мирового масштаба
•Решения, которые работают 24/7 и приносят измеримую бизнес-ценность
•Минимум "исследований ради исследований" — максимум инженерии и внедрения
•Сложные задачи масштабирования production-систем
•Возможность работать на стыке Computer Vision, промышленной автоматизации и производства
•Большая свобода в выборе инженерных решений и возможность видеть результат своей работы непосредственно на производстве
