ML-инженер / CV

Мы ищем специалиста, который будет разрабатывать и внедрять современные решения в области машинного обучения и компьютерного зрения, работать с реальными данными и участвовать в создании высоконагруженных интеллектуальных систем. Работа осуществляется в офисе компании, удаленный формат не предусмотрен.

Чем предстоит заниматься:

— разработка, обучение и внедрение ML/DL-моделей для задач компьютерного зрения;
— работа с данными: сбор, подготовка, очистка, разметка и анализ;
— построение пайплайнов обработки данных и ML-сервисов;
— разработка и оптимизация алгоритмов детекции, распознавания объектов и текста;
— работа с видеопотоками и real-time обработкой;
— деплой и сопровождение моделей, мониторинг их качества;
— участие в проектировании архитектуры ML-сервисов и API;
— интеграция моделей в распределенные системы и микросервисную архитектуру;
— оптимизация моделей под требования производительности (latency, FPS, ресурсы).

Наши ожидания:

— высшее техническое образование;
— опыт работы ML-инженером от 2 лет;
— уверенное знание Python (плюсом будет C++);
— опыт работы с PyTorch и/или TensorFlow;
— понимание полного цикла ML: от данных до продакшена;
— уверенное владение библиотеками: OpenCV, NumPy, Pandas, Scikit-learn;
— понимание процессов обучения, валидации, подбора гиперпараметров;
— опыт работы с видеопотоками (GStreamer, FFmpeg, RTSP);
— опыт деплоя ML-моделей и их оптимизации для real-time;
— навыки работы с Linux, Docker;
— понимание архитектуры ML-сервисов, API, пайплайнов;
— опыт работы с GPU.

Будет плюсом:

— опыт работы с Kubernetes, MLflow, Airflow, DVC, CI/CD;
— опыт работы с распределёнными системами и обучением;
— опыт интеграции LLM / CV / embedding моделей;
— знание брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ);
— опыт работы с облачной инфраструктурой;
— опыт работы с геоданными, графовыми алгоритмами, маршрутами;
— опыт применения RL;
— опыт оптимизации моделей под embedded/edge-устройства;
— понимание MLOps / DevOps практик.

Мы предлагаем:
— достойный уровень заработной платы;
— добровольное медицинское страхование (ДМС);
— расширенный социальный пакет;
— корпоративный транспорт;
— подарки детям сотрудников;
— корпоративные мероприятия и тимбилдинги.