Москва, Большая Садовая улица, 5к1
Метро: БелорусскаяО 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
Москва
до 350000 RUR
Tevian (ООО Технологии видеоанализа)
Москва
до 230000 RUR
Trading Integral Solutions
Москва
до 7000 USD
ТЕХНОЛОГИИ ОТРАСЛЕВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ
Москва
до 7000 USD
Москва
до 7000 USD