Привет! Мы отдел разработки систем технического зрения. Развиваем технологии компьютерного зрения для автоматизации складских процессов Ozon. Наши системы работают с реальными видеопотоками, high-load инфраструктурой и ML-моделями в продакшене. Ищем руководителя группы, который сможет одновременно усиливать инженерную экспертизу команды и обеспечивать предсказуемую поставку решений в бизнес.
Вы будете
- Управлять командой ML / CV-инженеров: постановка задач, развитие сотрудников, регулярная обратная связь.
- Формировать техническое видение и развивать архитектуру CV-систем с учетом real-time требований и production-ограничений.
- Принимать ключевые технические решения по моделям, inference-пайплайнам и инфраструктуре.
- Обеспечивать эффективность разработки: планирование, приоритизация, контроль сроков и качества поставки.
- Оптимизировать производительность решений — latency, throughput, утилизацию GPU и стоимость инференса.
- Выстраивать процессы разработки ML-систем: эксперименты, валидация, деплой, мониторинг.
- Работать на стыке команд (backend, infra, data, продукт) и синхронизировать технические решения с бизнес-целями.
- Управлять техническими рисками и повышать надежность production-систем.
- Масштабировать команду: участие в найме и формировании сильной инженерной культуры.
Нам важно
- Опыт управления инженерной или ML-командой от 2–3 лет.
- Сильный бэкграунд в Computer Vision и опыт разработки production-решений.
- Опыт проектирования архитектуры ML-систем или high-load сервисов.
- Понимание real-time систем и подходов к оптимизации latency и throughput.
- Практический опыт оптимизации моделей и алгоритмов для работы на больших объемах данных.
- Уверенное знание Python.
- Опыт работы с GPU и понимание принципов эффективной утилизации аппаратных ресурсов.
- Понимание MLOps-практик (CI/CD, мониторинг моделей, управление экспериментами).
- Сильные навыки приоритизации и принятия технических решений в условиях неопределенности.
- Развитые коммуникационные навыки и способность договариваться со стейкхолдерами.
Будет плюсом
- Опыт построения real-time видеоаналитики или потоковых ML-систем.
- Опыт работы с Kubernetes и микросервисной архитектурой.
- Понимание распределенных систем и потоковых платформ обработки данных.
- Опыт оптимизации inference на GPU (TensorRT, batching, quantization).
- Опыт управления несколькими командами или техлидами.
- Английский язык на уровне уверенного чтения технической документации
