ML-инженер / CV

Описание вакансии

Мы ищем специалиста, который будет разрабатывать и внедрять современные решения в области машинного обучения и компьютерного зрения, работать с реальными данными и участвовать в создании высоконагруженных интеллектуальных систем. Работа осуществляется в офисе компании, удаленный формат не предусмотрен.

Чем предстоит заниматься:

• разработка, обучение и внедрение ML/DL-моделей для задач компьютерного зрения;
• работа с данными: сбор, подготовка, очистка, разметка и анализ;
• построение пайплайнов обработки данных и ML-сервисов;
• разработка и оптимизация алгоритмов детекции, распознавания объектов и текста;
• работа с видеопотоками и real-time обработкой;
• деплой и сопровождение моделей, мониторинг их качества;
• участие в проектировании архитектуры ML-сервисов и API;
• интеграция моделей в распределенные системы и микросервисную архитектуру;
• оптимизация моделей под требования производительности (latency, FPS, ресурсы).

Наши ожидания:

• высшее техническое образование;
• опыт работы ML-инженером от 2 лет;
• уверенное знание Python (плюсом будет C++);
• опыт работы с PyTorch и/или TensorFlow;
• понимание полного цикла ML: от данных до продакшена;
• уверенное владение библиотеками: OpenCV, NumPy, Pandas, Scikit-learn;
• понимание процессов обучения, валидации, подбора гиперпараметров;
• опыт работы с видеопотоками (GStreamer, FFmpeg, RTSP);
• опыт деплоя ML-моделей и их оптимизации для real-time;
• навыки работы с Linux, Docker;
• понимание архитектуры ML-сервисов, API, пайплайнов;
• опыт работы с GPU.

Будет плюсом:

• опыт работы с Kubernetes, MLflow, Airflow, DVC, CI/CD;
• опыт работы с распределёнными системами и обучением;
• опыт интеграции LLM / CV / embedding моделей;
• знание брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ);
• опыт работы с облачной инфраструктурой;
• опыт работы с геоданными, графовыми алгоритмами, маршрутами;
• опыт применения RL;
• опыт оптимизации моделей под embedded/edge-устройства;
• понимание MLOps / DevOps практик.

Мы предлагаем:

• достойный уровень заработной платы;
• добровольное медицинское страхование (ДМС);
• расширенный социальный пакет;
• корпоративный транспорт;
• подарки детям сотрудников;
• корпоративные мероприятия и тимбилдинги.