Computer Vision (Data Science) инженер

Описание

Мы – команда «Видеоаналитика» платформы SmartView, позволяющей обрабатывать видеопоток с более чем 300 000 камер видеонаблюдения. Основная задача нашей команды – разработка и внедрение AI моделей компьютерного зрения для нужд различных подразделений Сбера, использующих платформу. Мы разрабатываем как сами CV модели, так и платформенный функционал, обеспечивающий их работу, производящий постобработку модельных детекций, извлекающий дополнительные аналитики.Обязанности анализ задач на разработку CV моделей, подбор архитектуры, формирование требований к данным работа с данными для обучения: анализ, сбор, оценка данных для обучения, подготовка инструкций для команды разметки, оценка качества разметки разработка, обучение моделей компьютерного зрения проверка качества работы моделей, принятие решений о доработках, дообучении взаимодействие с другими участниками команды (DevOps, backend dev) в части обеспечения взаимодействия модели с бек сервисами и разворачивания модели на тестовых и промышленных стендах мониторинг работы моделей на Пром: оценка качества, локализация false сработок, принятие решения о методе повышения качества, доработка или дообучение моделей сопровождение моделей в части показателей эксплуатации: анализ показателей производительности, наличия сбоев и т.п. Участие в расследовании инцидентов, выполнение регламентных работ в части повышения версий библиотек и т.п. Требования опыт промышленной разработки CV моделей от 2 лет твердые знания в области архитектуры высоконагруженных систем, их компонентов и методов их интеграции: микросервисная архитектура, Docker, gRPC, REST, kafka, и т.д. уверенное знание Python (фреймворки AIOhttp, fastapi, triton), а также опыт работы с CV фрейморками (PyTorch, OpenCV, PIL) практический опыт обучения CV-моделей: детекторы (YOLO, DETR), классификаторы (ResNet, EfficientNet, ViT), опыт решения задач object detection, сегментации в реальном времени понимание базовых концепций deep learning в CV контексте: лоссы, оптимизаторы, регуляризация, метрики (mAP, F1, IoU, precision, recall) опыт эксплуатации open source VLM моделей, эмбеддинг моделей (image – image, image - text): QWEN, CLIP, DINO v3, SigLIP навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом опыт работы с фреймворками для обработки видео GStreamer, FFmpeg опыт работы с инструментами разметки (CVAT) Условия комфортный современный офис в Москве, ул Вавилова, 23стр1 график работы – офис на период испытательного срока, далее гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера