Middle / Senior CV инженер

О вакансии

Кого мы ищем

Ищем Middle / Middle+ Computer Vision engineer, который умеет не просто строить модели, а делать их работающими в реальных условиях: на edge‑устройствах, в режиме реального времени, с ограниченными ресурсами.

Стек технологий

Python 3.x, PyTorch, OpenCV, ONNX, TensorRT

Чем предстоит заниматься

Настраивать и запускать пайплайны обучения (fine‑tuning, дообучение на новых данных) с мониторингом метрик и экспериментов

Встраивать готовые и доработанные CV-модели в общую сервисную архитектуру в виде микросервисов или библиотек

Оптимизировать модели под инференс в сложных промышленных условиях на EDGE-девайсах (NVIDIA Jetson): конвертация в ONNX/TensorRT, квантизация, профилирование, ускорение

Исследовать, обучать и оптимизировать PyTorch модели для разных CV-задач

Готовить инфраструктуру для запуска ML-компонентов (Docker с GPU, оркестрация, работа с Jetson)

Деплоить, сопровождать и диагностировать сервисы в продакшене - логи, метрики, отказоустойчивость

Обрабатывать и анализировать данные с лидаров, интегрировать их в общий сенсорный пайплайн

Решать задачи на стыке 2D и 3D - совмещать информацию с камер и лидаров для повышения точности и надежности решений

Что мы ожидаем (Hard skills)

Обязательно

Математическая и ML‑база: глубокое понимание процессов работы с данными (сбор, разметка, предобработка), умение выбирать релевантные метрики под задачу, строить итеративные пайплайны обучения, вести трекинг экспериментов (например, MLflow или аналоги).

PyTorch: уверенное владение фреймворком, понимание внутреннего устройства популярных архитектур (CNN, трансформеры, LSTM), опыт написания кастомных слоёв, multi‑head сетей, работа с чекпоинтами и тонкой настройкой (fine‑tuning), опыт встраивания моделей.

Инженерный Python: отличное знание языка (асинхронность, многопоточность, multiprocessing), опыт работы с SQL и реляционными базами, понимание, как строить бэкенд-сервисы (FastAPI, Flask - любой опыт).

Оптимизация под edge‑устройства: опыт конвертации моделей в ONNX/TensorRT, квантизация, профилирование, запуск на NVIDIA Jetson, RockChip или аналогичных платформах.

Контейнеризация и Linux: практика с Docker (включая сборку образов с NVIDIA runtime для GPU), понимание CI/CD пайплайнов, уверенная работа в Linux - диагностика, настройка сервисов, написание скриптов.

Продакшн‑опыт: умение деплоить и сопровождать сервисы, базовое понимание сетей (TCP/IP), знание инструментов observability (логи, метрики, трейсы - например, Prometheus + Grafana + Loki).

Командная разработка: опыт работы в команде по GitFlow, участие в спринтах, планировании и ретроспективах. Ответственность, самостоятельность, инициативность.

Английский язык: чтение технической документации и общение в текстовых каналах (письменный уровень - уверенный).

Будет плюсом

Работа с видеопотоками и сенсорами: понимание принципов работы камер, их преимуществ и ограничений в разных условиях (освещённость, динамические сцены). Опыт работы с OpenCV, NumPy, обработка видео/изображений в реальном времени.

Глубокое понимание 2D/3D‑задач: работа со стереокамерами (калибровка, построение глубины), лидарными данными, слияние данных с разных сенсоров. Опыт или желание погрузиться в SLAM.

Работа с медиапайплайнами: знание GStreamer или FFmpeg для построения конвейеров видеообработки.

Опыт с GPS‑данными (например, для привязки геопозиции).

Понимание систем видеоаналитики - как строятся трекеры, детекторы, как обрабатываются длительные последовательности кадров.

Soft skills

Технический английский

Умение эффективно использовать LLM-инструменты (Cursor, Claude Code)

Готовность работать с железом и разбираться в новых устройствах

Системное мышление (понимание системы целиком, а не только кода)

Самостоятельность и инициативность

Готовность к редким командировкам на внедрения

Желательно техническое образование

Предпочтительно не полностью удалённый формат (работа из РФ)

Условия

Оформление в ИТ аккредитованной компании, согласно ТК РФ

Офисы: Ярославль (ул. Некрасова) и Москва (м. Сухаревская / Проспект Мира)

Формат: офис Москва/Ярославль с возможностью гибридной/удаленной работы

Возможность влиять на архитектуру и технологии

Работа на стыке CV/MLOps