Технический лид / Senior-инженер по разработке ML-камеры
Описание
FlyPix — AI-платформа, специализирующаяся на анализе видео с использованием глубокого обучения. Мы создаём решения для обнаружения, трекинга и мониторинга объектов, позволяя клиентам получать инсайты из сложных изображений без необходимости владеть AI-компетенциями. Наша технология уже используется для распознавания транспорта, людей, нарушений, дыма и других событий в режиме реального времени. Мы работаем с промышленными предприятиями, логистическими центрами, бизнес-центрами и строительными площадками. Сейчас мы выходим на новый уровень — разрабатываем собственный продукт ML-камера, который будет объединять передовые компьютерное зрение и edge-вычисления в едином устройстве. И нам нужен технический специалист, способный стать частью команды по созданию данного сложного продукта с нуля. Ключевые направления продукта: Распознавание объектов в реальном времени: транспорт, люди, спецтехника, нарушения Трекинг и ре-идентификация объектов с удержанием ID при многократных проходах Обнаружение аномалий и изменений: огонь, дым, несанкционированные действия Edge-обработка: все вычисления на устройстве, минимальная задержка, автономная работа Интеграция с существующей инфраструктурой: подключение к уже установленным камерам и системам видеонаблюдения Нам нужен технический лид / ведущий инженер, который возьмёт на себя полную ответственность за разработку ML-камеры — от архитектуры до production-релиза. Это не просто позиция «ML-инженера» или «embedded-разработчика». Это роль architect’а сложного продукта, который сочетает в себе: компьютерное зрение и глубокое обучение; embedded-системы и edge-вычисления; оптику и сенсоры; высокопроизводительный код на грани возможностей железа. Вы будете одним из техническим специалистом этого направления в компании. Вам предстоит принимать ключевые архитектурные решения. Обязанности Проектирование архитектуры ML-камеры Разработка общей архитектуры устройства: выбор железа (процессоры, сенсоры, модули связи), проектирование схемы обработки данных (конвейер захвата → предобработка → инференс → постобработка → передача). Определение требований к оптике, интерфейсам, энергопотреблению и тепловыделению. Embedded-разработка и интеграция Реализация высокопроизводительного кода на C++ / Python / CUDA для edge-платформ (Nvidia Jetson, Google Coral, Raspberry Pi с AI-ускорителями). Настройка и оптимизация драйверов камер, работа с сенсорами (RGB, тепловизионные, мультиспектральные). Интеграция ML-пайплайна с системой в реальном времени. Создание инфраструктуры для развертывания и мониторинга Разработка системы OTA-обновлений для моделей и прошивок. Настройка удалённого мониторинга состояния устройств, сбора метрик и логирования. ТребованияОбязательные:7+ лет опыта в разработке сложных технических продуктов (желательно на стыке ML и embedded/HW). Глубокое понимание компьютерного зрения: детекция, трекинг, сегментация, ре-идентификация. Опыт разработки и оптимизации ML-моделей для edge / мобильных устройств (TensorRT, ONNX, TFLite, OpenVINO, Nvidia TAO). Владение C++ и Python на высоком уровне, опыт работы с CUDA / OpenCL. Опыт работы с embedded-платформами: Nvidia Jetson (Xavier/Orin), Google Coral, или аналоги. Понимание конвейеров обработки видео: захват с камеры (GStreamer, V4L2), кодирование/декодирование, синхронизация потоков. Опыт проектирования распределённых систем и real-time-приложений. Английский язык — уровень Upper-Intermediate и выше (работа с международной документацией и командой). Будет преимуществом:Опыт разработки ML-решений. Знание LiDAR и мультиспектральной обработки. Опыт работы с оптикой и сенсорами (выбор объективов, калибровка камер, работа с ISP). Навыки FPGA / ASIC-разработки. Опыт создания no-code / low-code платформ для ML. Мы предлагаемПолную свободу в принятии технических решений. Реальную возможность создать продукт с нуля и вывести его на рынок. Работу в команде экспертов в области AI и геопространственных технологий. Конкурентную заработную плату (обсуждаемую индивидуально, в зависимости от опыта) + опционы. Гибкий график и возможность удалённой работы (или работа в офисе Казани — по договорённости). Бюджет на оборудование, конференции и профессиональное развитие.