О проекте:
«Умное видеонаблюдение» — ПО для видеофиксации, распознавания объектов и биометрии.
Наши основные направления:
Распознавание лиц (Face Recognition) – высокоточные алгоритмы для идентификации и верификации людей.
Анализ изображений и видео – автоматическое детектирование объектов, эмоций, возраста и других атрибутов.
Биометрия и безопасность – системы контроля доступа, мониторинга и предотвращения мошенничества.
AI для бизнеса – внедрение решений на основе ИИ в ритейл, банкинг, логистику и другие сферы.
Ищем ML-инженера для полного цикла разработки CV-решений: от ТЗ на разметку и подготовки датасета до обучения, оптимизации и деплоя моделей в продакшен.
Что предстоит делать:
Формирование технического задания для разметки (CVAT/COCO/YOLO): детальные инструкции и правила для разметчиков.
Приём, валидация и предобработка размеченных данных; анализ качества разметки и балансировка классов.
Проектирование, обучение и валидация моделей детекции и классификации (эксперименты с архитектурами: YOLO/Ultralytics, Detectron2, EfficientDet, Cascade R-CNN и пр.).
Оценка качества (mAP, Precision, Recall, F1), анализ ошибок и подготовка отчетов.
Оптимизация моделей для работы в реальном времени: квантование, дистилляция, ONNX → TensorRT/OpenVINO.
Подготовка инференс-скриптов и API (FastAPI/Flask), упаковка в Docker, участие в интеграции в продакшен.
Настройка мониторинга инференса, формирование новых ТЗ на основе ошибок модели, автоматизация сбора данных для дообучения.
Документирование решений, ведение репозиториев и трекинг экспериментов (Git, MLflow/W&B).
Что мы ждем:
Высшее образование (техническое/математическое/профильное).
От 3 лет коммерческого опыта в области Computer Vision.
Уверенный Python (production-скрипты, пайплайны).
Опыт с PyTorch (предпочтительно) или TensorFlow.
Практика обучения моделей детекции/классификации и работы с видео-данными.
Опыт работы с инструментами разметки/форматами: CVAT, COCO, YOLO.
Владение OpenCV, NumPy, Pandas, Albumentations.
Навыки конвертации и оптимизации моделей: ONNX, TensorRT или OpenVINO.
Опыт контейнеризации (Docker) и создания API (FastAPI/Flask).
Владение Git.
Базовая математическая подготовка: линейная алгебра, теория вероятностей, статистика.
Возможность иногда приезжать на очные встречи (офис в Москве).
Будет плюсом:
Опыт с Ultralytics (YOLOv5/YOLOv8), Detectron2, MMDetection.
Опыт с MLflow / Weights & Biases.
Опыт работы с Triton, Kubernetes, CI/CD для моделей.
Опыт в биометрических системах (face recognition / verification).
Навыки SQL для анализа данных.
Что мы предлагаем:
Официальное трудоустройство
Развитие в профессии
Комфорт и свобода
Социальный пакет
