# Локация
Москва, Варшавское шоссе, 9с1Б; работа на месте работодателя в гибридном формате.
# Компания
Российская IT-компания, разрабатывающая собственные программно-аппаратные комплексы интеллектуальной видеоаналитики для дорожной инфраструктуры — от камер и вычислительных модулей до алгоритмов компьютерного зрения.
# Что делать
•Разрабатывать и совершенствовать алгоритмы детектирования транспортных средств и других объектов на изображениях и видеопотоках.
•Развивать алгоритмы трекинга, классификации и анализа дорожных ситуаций.
•Оптимизировать нейросетевые модели для работы на встраиваемых платформах NVIDIA Jetson, включая анализ ошибок при сложном освещении, погодных воздействиях и перекрытии объектов.
•Строить процессы оценки качества моделей, организовывать эксперименты и формировать требования к датасетам.
•Развивать архитектуру ML-компонентов и интегрировать решения в программно-аппаратный комплекс.
•Технически руководить небольшой командой ML-разработчиков, ставить задачи, проводить ревью решений и взаимодействовать с backend-разработчиками, инженерами аппаратной части и специалистами по качеству.
# Требования
•Более 6 лет опыта.
•Сильный практический опыт разработки систем Computer Vision и Deep Learning.
•Глубокое понимание методов детектирования, классификации и трекинга объектов.
•Уверенное владение Python и PyTorch.
•Опыт самостоятельного проектирования, обучения, валидации и внедрения ML-моделей в production.
•Понимание оптимизации нейросетей для GPU и устройств с ограниченными вычислительными ресурсами.
•Умение анализировать ошибки моделей, находить первопричины и предлагать обоснованные технические решения.
•Системное мышление и понимание различий между качеством модели на датасете и её поведением в реальной эксплуатации.
•Способность самостоятельно определять технические подходы, доводить решения до рабочего результата и совмещать техническое руководство с непосредственным участием в разработке.
•Стек: Python, PyTorch, Torchvision, YOLOv5, MobileNetV2, OpenCV, NumPy, CUDA, CuPy, ONNX, NVIDIA TensorRT, FP16, NVIDIA Jetson, Docker, Docker Compose, HTTP API и Unix sockets.
# Хорошо, если есть
•Опыт разработки решений для промышленной видеоаналитики, транспортных систем или интеллектуальной дорожной инфраструктуры.
•Практический опыт работы с NVIDIA Jetson, TensorRT и CUDA.
•Опыт оптимизации inference pipeline, профилирования и повышения производительности.
•Понимание особенностей камер, оптики и видеопотоков.
•Опыт построения multi-object tracking систем.
•Опыт технического лидерства и наставничества.
# Культура и преимущества
•Работа над собственным коммерчески успешным технологическим продуктом.
•Полная занятость по графику 5/2 с гибким началом рабочего дня.
•Гибридный формат работы.
•Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня.
•Стабильная и своевременная заработная плата два раза в месяц.
•Испытательный срок — 3 месяца; офис расположен в Даниловской мануфактуре, рядом с метро Тульская и МЦК Верхние Котлы.
