Middle / Senior CV инженер

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…