ЭДС

Machine Learning Engineer (Computer Vision)

Коротко

Роль Machine Learning Engineer (Computer Vision) в компании, разрабатывающей платформу для научных исследований и прикладное ПО, с исследованиями в области ИИ и нейросетей. Требуется полный цикл разработки DS/ML-продуктов: от построения моделей до вывода в продакшн и сопровождения, включая работу с командами разметки данных и внедрение моделей на конечные устройства. Ключевые требования — опыт в компьютерном зрении, уверенное владение PyTorch и Python, понимание метрик качества и валидации моделей. Работа в офисе в Новосибирске с релокационной поддержкой.

О компании
Современная и высокотехнологичная компания, занимающаяся разработкой инновационной платформы для научных исследований, а также разработкой прикладного ПО, виртуальных тренажеров, созданием новых средств связи и исследованиями в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения в поиске Machine Learning Engineer (Computer Vision).
Обязанности
•полный цикл разработки DS/ML-продуктов: построение моделей, вывод их в продакшн, поддержка и актуализация;
•постановка задач командам сбора и разметки данных для вашего проекта;
•формирования датасетов из размеченных данных, поиск и адаптация внешних источников данных;
•сопровождение внедрения моделей и алгоритмов на конечные устройства: сверка работы, консультации программистов, при наличии навыков написание алгоритмической части на целевых языках (C++, C#).
Требования
•опыт работы в области компьютерного зрения, знание классических инструментов (OpenCV или аналоги);
•опыт обучения нейронных сетей в задачах компьютерного зрения, вывода в продакшн и сопровождения (поддержки);
•глубокое понимание метрик качества, особенностей валидации, способов предотвращения утечек данных;
•понимание особенностей используемых библиотек (например, ultralytics, mmdet, pytorch_lightning и т.д.);
•уверенное владение pyTorch;
•опыт продуктовой / промышленной разработки на python;
•навыки работы в команде над одним проектом: git, confluence, jira;
•базовая математика: линейная алгебра, теория оптимизации, теория вероятности.
Будет плюсом
•опыт работы в ClearML: версионирование датасетов, экспериментов, написание пайплайнов;
•опыт работы в домене генеративных сетей: генерация изображений, видео (comfyui, hugginface);
•опыт работы с VLM: авторазметка датасетов, подбор промтов, анализ эффективности;
•опыт написания ML-сервисов на FastApi с развертыванием в docker, общее понимание MLOps;
•навыки работы с базами данных: MongoDB, PostgreSQL;
•опыт работы с shapely;
•опыт модификации и анализа проблемных мест в библиотеках обучения нейронных сетей для внутреннего использования;
•понимание принципов построения и ограничений ONNX-графов;
•опыт работы с специализированными провайдерами TensorRT, ONNXRuntime, RKNN Toolkit, OpenVino и т.д.;
•базовые знания C++, C#.
Что мы предлагаем
•работа в крупной ML-команде с собственными вычислительными кластерами;
•работа в аккредитованной IT компании;
•оформление в соответствии с ТК РФ (белая ЗП, выплаты больничных и отпускных);
•премия по результатам работы за месяц/год;
•ДМС-получение услуг в соответствии со стажем работы в компании;
•Комфортные условия труда (современные ПК, два монитора, дооснащение по просьбе сотрудника);
•Офис со своей парковкой, новым ремонтом, кухней и душем;
•Дополнительные выплаты при важных событиях в жизни (рождение ребенка, свадьба и тд);
•Подарки к праздникам для детей;
•Путевки в детские лагеря;
•Компенсация затрат на переезд в г. Новосибирск, материальная помощь при аренде жилья.

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