Data Scientist (CV Middle+/Senior)

Сейчас мы ищем инженера-исследователя, который усилит нашу команду и будет участвовать в развитии CV-моделей. В этой роли вы будете работать на стыке исследований и практики - улучшать качество моделей, тестировать новые подходы и напрямую влиять на то, как технологии применяются в клинической практике.

Чем предстоит заниматься:

• Участвовать в исследовании новых визуальных данных (изображений, видео), оценивать их качество и полноту для задач компьютерного зрения
• Разрабатывать, обучать, тестировать и поддерживать CV‑модели для решения задач медицинского ИИ (классификация изображений, сегментация, детекция объектов, трекинг)
• Создавать пайплайны предобработки и аугментации визуальных данных для повышения качества обучения моделей
• Разрабатывать код обучения и тонкой настройки (fine‑tuning) CV‑моделей, включая архитектуры на базе CNN, Transformers и других современных подходов
• Анализировать и выбирать оптимальные подходы и архитектуры моделей для решения конкретных задач компьютерного зрения
• Проводить эксперименты с гиперпараметрами, метриками качества (IoU, mAP, precision, recall) и техниками регуляризации для улучшения производительности моделей
• Оптимизировать модели CV для развёртывания в промышленных условиях (уменьшение размера, ускорение инференса, квантование)
• Работать со смежными командами для интеграции CV‑решений в промышленные бизнес‑процессы и конечные продукты

Что для нас важно:

• Опыт работы на позиции Data Scientist или Computer Vision Engineer от 2 лет, с фокусом на задачи компьютерного зрения
• Глубокие знания и практический опыт в области компьютерного зрения и методов машинного обучения (классические методы и глубокое обучение)
• Подтверждённый опыт разработки, обучения и внедрения CV‑моделей (классификация, детекция, сегментация и т. д.)
• Уверенные навыки программирования на Python
• Опыт работы с библиотеками и фреймворками для CV и ML: TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Scikit‑Learn, NumPy, Pandas, Polars
• Навыки работы с инструментами для разметки данных (CVAT, Label Studio)
• Понимание принципов работы современных архитектур CV (ResNet, Inception, EfficientNet, YOLO, U‑Net, ViT)
• Опыт работы с Git, DVC

Почему точно понравится у нас:

• Станете частью команды, создающей инновационные AI-продукты для медицины.
• Получите возможности профессионального роста и влияния на стратегию компании.
• Сможете воспользоваться поддержкой и стабильностью крупнейшей компании страны с официальным оформлением по ТК РФ и всеми социальными.

Бонусы внутри экосистемы Сбера