← К каталогу
НП

НПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ

Senior Computer Vision Engineer (ML Lead)

ГибридLeadМосква, Россия14 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный 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 подтверждение11 мин. назад
Впервые замечена13 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

НПО «Интеллектуальные технические системы» находится в поисках специалиста на вакантную должность Senior Computer Vision Engineer / ML Lead в г. Москва.

Мы - российская IT-компания, разрабатывающая собственные программно-аппаратные комплексы интеллектуальной видеоаналитики для дорожной инфраструктуры. Полный цикл: от камер и вычислительных модулей до алгоритмов CV.

Чем предстоит заниматься?

  • ​​​​​​​Разработка и совершенствование алгоритмов детектирования транспортных средств и других объектов на изображениях и видеопотоках;
  • Развитие алгоритмов трекинга, классификации и анализа дорожных ситуаций;
  • Оптимизация нейросетевых моделей для работы на встраиваемых платформах NVIDIA Jetson;
  • Анализ ошибок моделей в реальной эксплуатации, в том числе при сложных условиях освещения, погодных воздействиях и перекрытии объектов;
  • Построение процессов оценки качества моделей, организация экспериментов и формирование требований к датасетам;
  • Развитие архитектуры ML-компонентов и интеграция решений в программно-аппаратный комплекс;
  • Техническое руководство небольшой командой ML-разработчиков: постановка задач, ревью решений, развитие компетенций;
  • Взаимодействие с Backend-разработчиками, инженерами аппаратной части и специалистами по качеству.

Наш технологический стек:

Язык: Python.

ML-фреймворки: PyTorch, Torchvision.

Модели и архитектуры: YOLOv5, MobileNetV2.

Обработка изображений: OpenCV, NumPy.

GPU-вычисления: CUDA, CuPy.

Инференс и оптимизация: ONNX, NVIDIA TensorRT, FP16.

Аппаратная платформа: NVIDIA Jetson.

Контейнеризация: Docker, Docker Compose.

Взаимодействие сервисов: HTTP API, Unix sockets.

Наши ожидания от кандидата:

  • ​​​​​​​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…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Developers / RU / moreThan6