Инженер по машинному обучению

Описание

JSA Group - аккредитованная IT-компания.

Ведем разработку по направлениям: web, мобильная разработка, BI, VR, Data Science и др.

Мы ищем опытного Инженера по машинному обучению (Middle) , который поможет нам ускорить и упростить интеграцию моделей компьютерного зрения в реальные производственные процессы. Наши проекты связаны с анализом данных на крупных металлургических предприятиях: в приоритете видеоаналитика, а также работа с табличными данными, временными рядами и чуть-чуть NLP.

Чем предстоит заниматься:

• Создавать и оптимизировать пайплайны обработки видеопотоков в реальном времени;

• Разрабатывать сервисы (FastAPI, Django, Flask) и интегрировать их в инфраструктуру компании;

• Повышать эффективность обработки видеопотоков на базе Gstreamer / DeepStream;

• Улучшать инфраструктуру для сбора данных, обучения моделей и управления экспериментами;

• Настраивать мониторинг и логирование сервисов (Prometheus, Grafana, Loki);

• Создавать ETL-процессы для различных типов данных (видео, табличные, временные ряды);

• Развивать и поддерживать процессы деплоя (CI/CD, Docker/Kubernetes, ClearML);

На данной должности 90% времени предстоит заниматься внедрением ml моделей, преимущественно компьютерного зрения, - разработка самих пайплайнов работы, разработка web сервисов, оптимизация производительности, автоматизация процессов обучения и сбора данных. Задачи обучения будут не приоритетными и достаточно редкими.

Ожидания от опыта кандидата:

• Уверенный коммерческий опыт на Python (3+ лет);

• Глубокие знания PyTorch и Torchvision;

• Опыт работы с Gstreamer / DeepStream;

• Опыт создания ML/DL-сервисов и понимание жизненного цикла моделей в продакшене;

• Уверенные навыки работы в Linux, а также опыт использования Docker, Ansible;

• Опыт веб-разработки FastAPI, Django;

• Навыки работы с системами очередей (Kafka, RabbitMQ);

• Понимание DevOps/MLOps-процессов: CI/CD, контейнеризация, автоматизация деплоя моделей;

• Знания по оптимизации моделей под GPU (CUDA, TensorRT) и опыт профилирования (PyTorch Profiler, Nsight);

• Понимание многопоточности и обработки потоковых данных;

• Умение писать поддерживаемый и читаемый код;

Будет плюсом:

• Знание других фреймворков для Deep Learning (TensorFlow, OpenCV, TorchAudio и т.д.);

• Понимание принципов работы современных архитектур (CNN, RNN, Transformers);

• Опыт с Airflow, Luigi, DVC или другими инструментами для управления ML-процессами;

• Участие в ML/DS-соревнованиях (Kaggle, pet-проекты);

• Хорошая алгоритмическая база и знание математики (линейная алгебра, теория вероятностей).

Преимущества работы у нас:

• ЗП, достойная уровня профессионального развития (оклад + бонусы)
• ДМС со стоматологией (после испытательного срока - 3 мес), полис для выезжающих за рубеж, доплата по больничному листу до 5 рабочих дней - 7 календарных, корпоративная мобильная связь
• Возможности для профессионального и карьерного развития

• Формат работы: удаленно или гибридно (по-желанию), есть офис в Москве и Санкт-Петербурге

• Над проектом работает опытная команда, применяется подход менторства