Сбер

ml инженер видеоаналитики

Коротко

ML-инженер в команду «Видеоаналитика», которая развивает платформу SmartView для обработки видеопотока с более чем 300 000 камер наблюдения. Роль включает разработку, обучение и сопровождение моделей компьютерного зрения (детектирование, сегментация в реальном времени), их развёртывание на промышленных стендах и контроль качества в продакшене. Требуется от 2 лет опыта промышленной разработки CV-моделей, знание Python, PyTorch, OpenCV, архитектуры высоконагруженных систем (Docker, gRPC, Kafka), моделей YOLO/DETR/ResNet/ViT и опыт работы с VLM-моделями (QWEN, CLIP, DINO v3, SigLIP). Формат работы гибридный (Москва), первое время — офис.

Описание
Команда «Видеоаналитика» развивает платформу SmartView для обработки видеопотока с более чем 300 000 камер наблюдения. Она разрабатывает и внедряет модели компьютерного зрения и платформенные функции для их работы, обработки детекций и извлечения дополнительной аналитики.
Задачи
•Анализировать задачи по разработке моделей компьютерного зрения, подбирать архитектуру и формировать требования к данным
•Анализировать, собирать и оценивать данные для обучения, готовить инструкции для разметки и оценивать её качество
•Разрабатывать и обучать модели компьютерного зрения
•Проверять качество работы моделей и решать, требуется ли доработка или дообучение
•Обеспечивать взаимодействие моделей с серверными сервисами и их развёртывание на тестовых и промышленных стендах совместно с участниками команды
•Контролировать работу моделей в промышленной среде, оценивать качество, выявлять ложные срабатывания и выбирать способы повышения качества
•Сопровождать модели: анализировать производительность и сбои, участвовать в расследовании инцидентов и обновлять версии библиотек
Требования
•Опыт промышленной разработки моделей компьютерного зрения от 2 лет
•Знание архитектуры высоконагруженных систем, микросервисов, Docker, gRPC, REST и Kafka
•Уверенное знание Python и фреймворков AIOhttp, FastAPI, Triton
•Опыт работы с PyTorch, OpenCV и PIL
•Практический опыт обучения моделей компьютерного зрения, включая детектирование объектов и сегментацию в реальном времени
•Знание моделей YOLO, DETR, ResNet, EfficientNet и ViT
•Понимание глубокого обучения: функций потерь, оптимизаторов, регуляризации и метрик качества
•Опыт эксплуатации моделей VLM и моделей эмбеддингов QWEN, CLIP, DINO v3 и SigLIP
•Навыки работы с генеративными моделями искусственного интеллекта
•Опыт работы с GStreamer и FFmpeg
•Опыт работы с CVAT
Будет плюсом: опыт создания AI-агентов и их использования в работе
Условия
•Современный офис в Москве на улице Вавилова, 23стр1
•В течение испытательного срока работа в офисе, затем гибридный формат
•Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета
•Программа адаптации и помощь руководителя на старте для начинающих специалистов
•Расширенная ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Скидка по ипотечному кредиту в размере 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими
•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