Senior Computer Vision Engineer / ML Lead (Computer Vision)

Описание

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.