Описание
Мы ищем специалиста, который будет разрабатывать и внедрять современные решения в области машинного обучения и компьютерного зрения, работать с реальными данными и участвовать в создании высоконагруженных интеллектуальных систем. Работа осуществляется в офисе компании, удаленный формат не предусмотрен.
Чем предстоит заниматься:
•разработка, обучение и внедрение ML/DL-моделей для задач компьютерного зрения;
•работа с данными: сбор, подготовка, очистка, разметка и анализ;
•построение пайплайнов обработки данных и ML-сервисов;
•разработка и оптимизация алгоритмов детекции, распознавания объектов и текста;
•работа с видеопотоками и real-time обработкой;
•деплой и сопровождение моделей, мониторинг их качества;
•участие в проектировании архитектуры ML-сервисов и API;
•интеграция моделей в распределенные системы и микросервисную архитектуру;
•оптимизация моделей под требования производительности (latency, FPS, ресурсы).
Наши ожидания:
•высшее техническое образование;
•опыт работы ML-инженером от 2 лет;
•уверенное знание Python (плюсом будет C++);
•опыт работы с PyTorch и/или TensorFlow;
•понимание полного цикла ML: от данных до продакшена;
•уверенное владение библиотеками: OpenCV, NumPy, Pandas, Scikit-learn;
•понимание процессов обучения, валидации, подбора гиперпараметров;
•опыт работы с видеопотоками (GStreamer, FFmpeg, RTSP);
•опыт деплоя ML-моделей и их оптимизации для real-time;
•навыки работы с Linux, Docker;
•понимание архитектуры ML-сервисов, API, пайплайнов;
•опыт работы с GPU.
Будет плюсом:
•опыт работы с Kubernetes, MLflow, Airflow, DVC, CI/CD;
•опыт работы с распределёнными системами и обучением;
•опыт интеграции LLM / CV / embedding моделей;
•знание брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ);
•опыт работы с облачной инфраструктурой;
•опыт работы с геоданными, графовыми алгоритмами, маршрутами;
•опыт применения RL;
•опыт оптимизации моделей под embedded/edge-устройства;
•понимание MLOps / DevOps практик.
Мы предлагаем:
•достойный уровень заработной платы;
•добровольное медицинское страхование (ДМС);
•расширенный социальный пакет;
•корпоративный транспорт;
•подарки детям сотрудников;
•корпоративные мероприятия и тимбилдинги.
