Мы – команда «Видеоаналитика» платформы SmartView, позволяющей обрабатывать видеопоток с более чем 300 000 камер видеонаблюдения. Основная задача нашей команды – разработка и внедрение AI моделей компьютерного зрения для нужд различных подразделений Сбера, использующих платформу. Мы разрабатываем как сами CV модели, так и платформенный функционал, обеспечивающий их работу, производящий постобработку модельных детекций, извлекающий дополнительные аналитики.
Обязанности
- анализ задач на разработку CV моделей, подбор архитектуры, формирование требований к данным
- работа с данными для обучения: анализ, сбор, оценка данных для обучения, подготовка инструкций для команды разметки, оценка качества разметки
- разработка, обучение моделей компьютерного зрения
- проверка качества работы моделей, принятие решений о доработках, дообучении
- взаимодействие с другими участниками команды (DevOps, backend dev) в части обеспечения взаимодействия модели с бек сервисами и разворачивания модели на тестовых и промышленных стендах
- мониторинг работы моделей на Пром: оценка качества, локализация false сработок, принятие решения о методе повышения качества, доработка или дообучение моделей
- сопровождение моделей в части показателей эксплуатации: анализ показателей производительности, наличия сбоев и т.п. Участие в расследовании инцидентов, выполнение регламентных работ в части повышения версий библиотек и т.п.
Требования
- опыт промышленной разработки CV моделей от 2 лет
- твердые знания в области архитектуры высоконагруженных систем, их компонентов и методов их интеграции: микросервисная архитектура, Docker, gRPC, REST, kafka, и т.д.
- уверенное знание Python (фреймворки AIOhttp, fastapi, triton), а также опыт работы с CV фрейморками (PyTorch, OpenCV, PIL)
- практический опыт обучения CV-моделей: детекторы (YOLO, DETR), классификаторы (ResNet, EfficientNet, ViT), опыт решения задач object detection, сегментации в реальном времени
- понимание базовых концепций deep learning в CV контексте: лоссы, оптимизаторы, регуляризация, метрики (mAP, F1, IoU, precision, recall)
- опыт эксплуатации open source VLM моделей, эмбеддинг моделей (image – image, image - text): QWEN, CLIP, DINO v3, SigLIP
- навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
- опыт работы с фреймворками для обработки видео GStreamer, FFmpeg
- опыт работы с инструментами разметки (CVAT)
Условия
- комфортный современный офис в Москве, ул Вавилова, 23стр1
- график работы – офис на период испытательного срока, далее гибрид
- ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
