YU
Yurt Tech
Lead Computer Vision Engineer / Computer Vision Tech Lead
Компенсация700 000–1 700 000 KZT
СИГНАЛ JOBRADAR80/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Последнее подтверждение26 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Мы разрабатываем масштабную систему видеомониторинга и интеллектуальной видеоаналитики для государственного проекта.
Ищем технического лидера направления Computer Vision, который возьмет на себя архитектуру AI-решений, будет участвовать в разработке ключевых компонентов и развивать инженерную команду.
Основные задачи
- Техническое руководство командой Computer Vision Engineers.
- Менторинг разработчиков, проведение code review и развитие инженерных практик.
- Декомпозиция задач, оценка сроков и распределение технических задач внутри команды.
- Проектирование архитектуры production-систем видеоаналитики.
- Принятие ключевых технических решений и контроль качества реализации.
- Разработка и оптимизация пайплайнов обработки десятков и сотен RTSP-видеопотоков с минимальной задержкой.
- Работа с NVIDIA DeepStream, GStreamer, TensorRT и Triton Inference Server.
- Выбор, разработка и внедрение моделей Computer Vision: YOLO, ViT, DETR, Swin и Video Transformers.
- Оптимизация инференса на GPU и CPU с использованием ONNX, TensorRT, OpenVINO, CUDA и Quantization.
- Организация разработки AI-сервисов на FastAPI или gRPC с применением Docker и Kubernetes.
- Участие в найме и технической оценке новых специалистов.
- Взаимодействие с архитекторами, backend-командой, DevOps и представителями бизнеса.
- Исследование и внедрение новых подходов в области Video Analytics и Multimodal AI.
Требования
- Сильный коммерческий опыт в Computer Vision и Video Analytics.
- Опыт технического лидерства или наставничества инженерной команды.
- Практический опыт проектирования и запуска production AI-систем.
- Уверенное знание Python, PyTorch, OpenCV и современных моделей семейства YOLO.
- Практический опыт работы с RTSP, GStreamer, NVIDIA DeepStream и TensorRT.
- Опыт оптимизации моделей с использованием ONNX, TensorRT, OpenVINO, CUDA или Quantization.
- Понимание архитектуры высоконагруженных систем обработки видеопотоков.
- Знание принципов работы современных Vision…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / IT / KZ