Мы поисках ML Lead (специализация CV\DL) на проект по интелекуальному видеонаблюдению.
Продукт: облачная видео-платформа, цель которой анализировать огромное количество видеопотоков, детектировать события и производить поиск по ним в реальном времени.
Продукт на данный момент помогает крупным компаниям решать различные задачи: пропуск сотрудников в производственные помещения, обнаружения пожаров, расследование инцидентов и др. На рынке уже порядка 15 лет и имеет амбициозные перспективы для дальнейшего развития. География продукта покрывает множество стран СНГ, Азии и другие.
Технологии: продукт включает в себя множество сервисов, реализованных на Java, Go, C++, и разворачивающихся в виде контейнеров в Kubernetes.
Команда проекта: 65+ человек: Back-end (Java), Front-End (Angular), Manual QA + AQA(Python), R&D (аналитика на C++, DL Engineer), Admin (k9s cluster).
Контекст роли и задачи ML Lead:
У нас несколько зрелых ML-команд с собственными тимлидами, каждая из которых решает специализированные задачи компьютерного зрения. Сейчас нам нужен человек, который объединит их работу: выступит единой точкой коммуникации между ML и остальными подразделениями, выстроит процессы и возьмёт на себя техническое лидерство на уровне всего ML-направления.
Чем предстоит заниматься:
- Координация нескольких ML-команд (детекция/распознавание лиц, реидентификация персон, детекция оружия, распознавание автомобильных номеров и марок, обнаружение дыма/огня, контроль СИЗ, контроль качества видео, LLM-поиск событий);
- Оценка реализуемости задач: разбор требований от команд интеграции и бизнес-аналитиков, формулировка четких технических критериев и сроков;
- Участие в планировании и защите роадмапа перед VP of Engineering;
- Контроль качества ML-разработки: ревью технических решений, помощь тимлидам в выборе архитектур и методологий;
- Разработка и поддержка скриптов для автоматической проверки результатов экспериментов и агрегации метрик по командам;
- Выработка и стандартизация процессов: сбор данных, разметка, эксперименты, передача моделей в production;
- Участие в найме: техническое интервью кандидатов в ML-команды.
Что мы ожидаем от будущего члена команды:
- Опыт работы с глубоким обучением в приложении к компьютерному зрению (от 5 лет);
- Опыт технического руководства командой или несколькими командами (от 2 лет);
- Знание современных архитектур и методов обучения нейросетей;
- Глубокое понимание архитектур детекции (YOLO-семейство, DETR, RT-DETR), распознавания и metric learning (ArcFace, triplet loss, re-ID);
- Понимание специфики задач трекинга, OCR, мультиклассовой классификации в контексте видеоаналитики;
- Уверенное владение Python;
- Опыт работы с PyTorch, OpenCV;
- Опыт работы с OnnxRuntime, Synet;
- Умение разговаривать с бизнесом и инженерами на одном языке: переводить "хотим, чтобы камера видела всё" в конкретные метрики, данные и сроки
- Знание английского языка на уровне понимания содержимого научных статей.
Будет плюсом:
- Опыт работы с LLM и RAG-системами в production;
- Знание методов квантизации и прунинга моделей, работа с ONNXRuntime;
- Опыт с генеративными подходами (Diffusion, синтетические данные);
- Понимание инфраструктуры: Kubernetes, организация ML-пайплайнов, ClearML или аналоги;
- Знание подходов классического компьютерного зрения;
- Умение читать код на С++.
Условия работы:
- Официальное оформление по ТК РФ;
- Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса (г. Москва или г. Минск);
- Гибкий график рабочего дня;
- 4-х дневная рабочая неделя (выходные пятница, суббота, воскресенье);
- Квартальная премия=социальный бонус на любые активности (медицина, английский, спорт и т.д).
