Сбер

Lead CV Data Scientist (SberAI)

Коротко

Разработка моделей компьютерного зрения для анализа данных дистанционного зондирования Земли (спутниковые снимки, мультиспектральные данные, геопривязанные фото/видео) с задачами локализации, детекции, сегментации и оптимизации моделей под edge-устройства. Компания — крупнейший банк России, роль в команде SberAI по CV/ДЗЗ. Требуется от 5 лет опыта в data science/CV, глубокое знание Python, OpenCV, PyTorch, классического компьютерного зрения, алгоритмов SLAM и регистрации изображений, опыт работы с ROS/ROS2 и сенсорами. Формат работы гибридный, офис в Москве у м. Кутузовская.

О команде
Команда специализируется на разработке решений для анализа данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Упор делается не только на применение state-of-the-art CV-решений и больших мультимодальных LLM, но и моделей, которые могут быть эффективно использованы на edge-устройствах. Наши проекты включают работу с ДЗЗ для задач экологии, урбанистики, безопасности, автономной навигации.
Обязанности
•анализ требований на разработку моделей и выработка плана решения
•разработка моделей компьютерного зрения для обработки данных ДЗЗ (спутниковые снимки, инфракрасная съемка, мультиспектральные данные, ортофотопланы, геопривязанные видео, геопривязанные фото). Задачи: локализация, детекция, семантическая сегментация, детекция изменений, регистрация изображений
•оптимизация моделей для промышленного использования и использования на edge-устройствах
•взаимодействие с командой run для передачи алгоритмов в production
•документирование экспериментов, результатов и процессов (MLflow, TensorBoard)
Требования
•опыт работы в data science / CV — от 5 лет
•хорошие инженерные навыки, понимание общего процесса ИТ-разработки и DevOps процессов
•хорошее понимание основ классического компьютерного зрения: модель камеры, матрицы гомографии, ключевые точки и SfM-реконструкция, фильтры и морфология, PnP и др.
•глубокое знание Python и стеков для ML/CV: OpenCV, PyTorch
•знание и понимание основных архитектур моделей для решения CV задач
•опыт работы с алгоритмами локализации (SLAM, Kalman filter, particle filter, PGO и др.) и алгоритмами регистрации изображений (SIFT, SuperGlue, SuperPoint, RoMa, MINIMA-вариации)
•опыт работы с робототехническими данными ROS/ROS2, работа с сенсорами (лидары, IMU, GPS)
•умение читать научные статьи (в основном на английском) и быстро тестировать новые подходы
Условия
•комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
•гибридный формат работы
•ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия
•корпоративный спортзал и зоны отдыха
•более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•программа адаптации и помощь руководителя на старте
•расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•бесплатная 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