Lead CV Data Scientist (Robotics SberAI)
Описание
Команда специализируется на разработке решений для анализа данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Упор делается не только на применение state-of-the-art CV-решений и больших мультимодальных LLM, но и моделей, которые могут быть эффективно использованы на edge-устройствах. Наши проекты включают работу с ДЗЗ для задач экологии, урбанистики, безопасности, автономной навигации. Обязанности планирование и координация работы команды коммуникация с внешними командами, анализ требований на разработку моделей и выработка плана решения разработка моделей компьютерного зрения для обработки данных ДЗЗ (спутниковые снимки, инфракрасная съемка, мультиспектральные данные, ортофотопланы, геопривязанные видео, геопривязанные фото). Задачи: локализация, детекция, семантическая сегментация, детекция изменений, регистрация изображений оптимизация моделей для промышленного использования и использования на edge-устройствах взаимодействие с командой RUN для передачи алгоритмов в production документирование экспериментов, результатов и процессов (MLflow, Tensorboard). Требования опыт работы в Data Science / CV — от 5 лет хорошие инженерные навыки, понимание общего процесса ИТ-разработки и DevOps процессов хорошее понимание основ классического компьютерного зрения: модель камеры, матрицы гоммографии, ключевые точки и SFM-реконструкция, фильтры и морфология, PnP и др глубокое знание Python и стеков для ML/CV: OpenCV, PyTorch Знание и понимание основных архитектур моделей для решения CV задач опыт работы с алгоритмами локализации (SLAM, Kalman Filter, Particle Filter, PGO и др.) и алгоритмами регистрации изображений (SIFT, SuperGlue, SuperPoint, Roma, MINIMA-вариации) опыт работы с робототехническими данными ROS/ROS2, работа с сенсорами (лидары, IMU, GPS) умение читать научные статьи (в основном на английском) и быстро тестировать новые подходы Будет плюсом: публикации или выступления на конференциях (по задачам робототехники, компьютерного зрения или локализации) знание и понимание методов sensor fusion работал ранее с симуляторами (airsim, flightmare, CARLA, Isaac Sim) навыки работы с геоинформационными системами (GIS): QGIS. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте 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.