Описание
Мы развиваем продукты на базе компьютерного зрения: анализ видеопотоков с камер, детекция и трекинг объектов, распознавание на изображениях. Модели уже работают в продакшене, и мы ищем инженера, который будет отвечать за их качество и скорость — от датасета до инференса на железе. Если ты умеешь не только обучить модель в ноутбуке, но и довести её до стабильной работы на реальном видеопотоке — ждём тебя.
Задачи
•Обучать и дообучать модели детекции, сегментации и классификации изображений (YOLO, RT-DETR, U-Net и аналоги)
•Строить пайплайны обработки видеопотоков: детекция, трекинг, подсчёт и аналитика событий
•Готовить и развивать датасеты: постановка задач разметки, контроль качества, аугментации
•Оптимизировать модели для инференса: ONNX, TensorRT, квантизация, работа на GPU и edge-устройствах
•Выводить решения в production и поддерживать их работу
•Оценивать качество: mAP, precision/recall, разбор ошибок на реальных данных
•Следить за SOTA-решениями, экспериментировать и внедрять то, что работает
Требования
•Уверенный Python и PyTorch
•Опыт обучения моделей детекции и/или сегментации от постановки задачи до продакшена
•Знание OpenCV и классических методов обработки изображений
•Понимание архитектур CNN и трансформеров для зрения (ResNet, ViT, DETR)
•Опыт оптимизации инференса (ONNX, TensorRT или аналоги)
•Docker, Linux
•Git, культура код-ревью
•Опыт от 3 лет
Будет плюсом
•Опыт работы с видеопотоками: RTSP, GStreamer, DeepStream
•Опыт с edge-устройствами: NVIDIA Jetson, OpenVINO
•C++ для критичных по скорости участков
•Опыт с OCR, 3D/SLAM или генеративными моделями
•Английский для чтения документации и статей
•Профильное техническое образование
Условия
•Удалённо или гибрид
•ДМС
•Бонусы и премии по результатам
•Оформление по ТК РФ
•Компенсация спорта
•Обучение за счёт компании, участие в конференциях
