ML-инженер

LIAN — системный интегратор с фокусом в аналитике и управлении данными.

Мы работаем в трех направлениях:

1. Автоматизация управленческой отчетности (BI) в малом и среднем бизнесе. Строим хранилища данных, настраиваем сбор и интеграцию, разрабатываем отчеты и дэшборды. Наш стек в BI включает все современные инструменты, в том числе open-source ПО.

2. Заказная разработка аналитических систем. Когда у нашего клиента есть специфичный запрос, мы разрабатываем аналитические системы с нуля. Часто применяем подходы BigData, Data Science, актуальные подходы к программному анализу данных и прогнозированию.

3. Запуск и ресурсное обеспечение команд разработки в комплексных проектах цифровой трансформации. Мы усиливаем команды наших партнеров и клиентов собственными сотрудниками и обеспечиваем максимально быстрый старт новых проектов. Среди наших заказчиков - крупные системные интеграторы, банки, нефтегазовые, химические производства, логистические компании, стартапы.

Сейчас мы приглашаем ML-инженера к нам на проект.

Основные задачи:
- Разрабатывать и внедрять алгоритмы компьютерного зрения и ML-модели (нейросетевые и классические) для детекции, классификации и трекинга быстро движущихся объектов.
- Проектировать и реализовывать пайплайны предобработки данных, аннотирования и генерации синтетических данных.
- Формировать требования к данным (кадровая частота, разрешение, экспозиция, формат, условия освещения) и обеспечивать их сбор и валидацию.
- Настраивать и калибровать камеры: выбор объективов, управление экспозицией, балансом белого, фокусом, коррекция дисторсии, синхронизация с конвейером и внешними триггерами.
- Оптимизировать модели под требования по задержке и пропускной способности: квантование, праунинг, конвертация в ONNX/TensorRT/инференс-движки, профилирование инференса на целевой платформе (edge/сервер).
- Разрабатывать стратегии для устойчивого трекинга и детекции при высокой скорости движения (motion blur, короткая выдержка), в том числе алгоритмы компенсации движения и многокамерные схемы.
- Проводить тестирование и валидацию моделей: метрики качества, A/B-тесты, построение ROC/PR, анализ ошибок, мониторинг в продакшне.
- Автоматизировать CI/CD-процессы для моделей и сервисов (пайплайны тренировки, деплой, rollback).
- Писать тесты, участвовать в code review, документировать архитектуру и процедуры эксплуатации.
- Взаимодействовать с аппаратными подрядчиками и интеграторами, проводить приемочные испытания и настройку стендов.

Требования:
- Уверенное владение Python.
- Практический опыт с PyTorch и/или TensorFlow.
- Знание OpenCV и опыт работы с низкоуровневой обработкой изображений.
- Понимание теории вероятностей и математической статистики, умение строить и оценивать метрики качества.
- Опыт работы с камерами: параметрами сенсора, объективами, экспозицией, синхронизацией и настройкой под задачу.
- Опыт разработки для систем с требованиями по низкой задержке и высокой пропускной способности (реальное время/near-real-time).
- Навыки создания и поддержки датасетов, аннотаций и процесса валидации данных.
- Опыт деплоя и оптимизации моделей на целевых платформах (edge/сервер).
- Владение SQL и навыки работы в Linux-среде.
- Умение работать в команде, коммуницировать технические требования и результаты.

Желательно:
- Опыт разработки CV-модулей для конвейерных или промышленных линий.
- Опыт работы с изображениями готовой еды и/или задачами контроля качества пищевой продукции.
- Опыт с ONNX, TensorRT, OpenVINO, CUDA, профилированием инференса. - Знание ML-инструментов для контроля версий и мониторинга (DVC, MLflow, Prometheus/Grafana).

Что мы предлагаем:
-Трудоустройство по ИП/СЗ.
-Работаем удаленно на территории РФ.
-Работа с современными и передовыми технологиями.
-Широкие возможности для профессионального и карьерного роста.