Computer Vision Engineer
Описание
О компании: Novar создаёт инфраструктуру прозрачности для строительной отрасли. Наш продукт сопоставляет отчётность сотрудников с тем, что реально происходит на площадке — по данным камер, датчиков и дронов. Система выявляет отклонения, контролирует прогресс строительства и оценивает финансовые последствия принимаемых решений. Веб-ядро продукта уже работает, есть якорный клиент и первые объекты. Компания на pre-seed-стадии, и сейчас мы с нуля создаём Computer Vision-направление — ищем Founding CV Engineer, который построит vision-часть продукта. Полевые данные только начинают собираться, унаследованного CV-стека нет: архитектуру и стек вы выбираете сами. Что нужно делать: Построить с нуля vision-часть продукта. Организовать получение видеопотоков с IP-камер на площадках, работать с RTSP и real-time-видео. Разработать детекцию и трекинг техники, людей, материалов и этапов работ. Организовать сбор, подготовку и разметку данных. Обучать и валидировать модели на реальных данных с плохим светом, окклюзиями и нестабильным качеством изображения. Достигать точности более 90% на ключевых продуктовых задачах. Создавать и разворачивать инференс-сервисы. Построить воспроизводимый ML-пайплайн — от установки камер до развёртывания моделей. Интегрировать результаты моделей с веб-продуктом и системой бизнес-правил. В дальнейшем подключать датчики и дроны, масштабировать решение на десятки объектов. Что мы ждём: Практический опыт вывода CV-моделей в продакшен. Опыт разработки полного цикла (end-to-end). Опыт детекции и трекинга движущихся объектов. Опыт работы с IP-камерами, RTSP и видеопотоками. Уверенный Python, OpenCV, YOLO или аналогичные модели детекции. Хорошее знание ML и Deep Learning. Русский язык — свободный, английский — от B1. Будет плюсом: Опыт Industrial Computer Vision. Опыт детекции и трекинга движущихся объектов. Опыт работы с IP-камерами, RTSP и видеопотоками. Опыт в строительстве, логистике, безопасности, ритейле, agri, беспилотниках или дронах. Опыт запуска моделей в сложных полевых условиях. Знание MLOps и мониторинга моделей, опыт edge-инференса. Опыт работы с LLM или ИИ-агентами. Знакомство с TypeScript. Условия: Прямое влияние на продукт и технические решения. Работа с командой из России и Центральной Азии. Оформление через юридическое лицо в Узбекистане.