Обязанности:
Мы — сильная команда, разрабатывающая передовые решения для малого и среднего бизнеса. Мы ищем руководителя проекта/ ML-инженера с экспертизой в Computer Vision, который возглавит нашу команду и возьмет на себя ключевую роль в создании и внедрении интеллектуальных систем анализа визуальных данных и и создания Панели управления камерами. Ключевые задачи и зона ответственности: Роль Вам предстоит возглавить разработку CV-решений и создать панель управления камерами — единый интерфейс для мониторинга, аналитики и администрирования видеосистем. Вы будете совмещать роль архитектора ML-моделей и технического лидера команды. Чем предстоит заниматься ML / Computer Vision: Разрабатывать и внедрять модели: детекция, трекинг, распознавание (лиц, номеров, действий), сегментация. Оптимизировать инференс на edge (NVIDIA Jetson, Hailo) и серверах (GPU). Настраивать пайплайны обработки видеопотоков (RTSP, WebRTC, GStreamer). Панель управления камерами: Проектировать архитектуру бэкенда для управления камерами (ONVIF, PTZ, запись, стриминг). Создавать дашборд для просмотра видео, событий, аналитики и алертов (можно в связке с фронтенд-разработчиком). Интегрировать отображение метрик ML (confidence, зоны интереса, heatmap). Руководство: Вести 1–3 ML-инженеров и разработчиков бэкенда. Ставить технические задачи, проводить код-ревью, управлять бэклогом CV-части. Участвовать в переговорах с заказчиками и интеграторами (при необходимости). Ключевые требования Опыт в CV: от 3 лет коммерческой разработки (детекция/трекинг/распознавание). ML фреймворки: PyTorch / TensorFlow, ONNX, OpenCV. Бэкенд и видео: опыт работы с RTSP, FFmpeg, GStreamer; знание ONVIF — плюс. Продуктовый подход: умение превращать CV-модель в работающий сервис (Docker, REST API, брокеры сообщений). Панель управления: понимание архитектуры дашбордов (веб-сокеты, WebRTC, HLS) — опыт разработки или ТЗ для frontend. Лидерство: опыт руководства хотя бы 1–2 разработчиками. Будет преимуществом: Опыт с системами видеонаблюдения (Trassir, Axxon Next, Ivideon или своими решениями). Реализация панели управления камерами (угол обзора, health-check камер, смена качества потока). Знание MLOps (MLflow, Kubeflow, CI/CD для моделей). Наши требования к кандидату: Опыт работы в ML-разработке от 3 лет. Уверенное владение Python и ключевыми библиотеками: PyTorch (глубокие знания, включая разработку собственных слоев, функций потерь), OpenCV, TensorFlow. знание протоколов передачи видео (RTSP, MJPEG), опыт работы с одноплатными компьютерами (NVIDIA Jetson, Raspberry Pi) или серверами. Понимание основ работы с периферией (GPIO, реле). Опыт полного цикла создания CV-моделей: от сбора/разметки данных до обучения, оптимизации и промышленного внедрения. Знание и практический опыт применения современных архитектур: YOLO, U-Net, ResNet, трансформеры. Понимание методов оптимизации моделей для инференса Навыки работы с Git Способность анализировать и оптимизировать производительность ML-моделей и алгоритмов. Готовность глубоко погрузиться в предметную область Будет значительным плюсом: Опыт в заказной разработке и понимание полного цикла проекта: от подготовки технического задания до сдачи продукта заказчику. Навыки технической коммуникации: умение ясно доносить сложные идеи до команды, менеджмента и заказчиков, участие в оценке проектов. Опыт в смежных областях: NLP, RAG. Знание CUDA для низкоуровневой оптимизации. Опыт с action recognition (распознавание действий) Мы предлагаем: Реальные проекты и пилоты на действующих производственных предприятиях. Возможность влиять на продукт и принимать ключевые технические решения. Сильная команда единомышленников и экспертов в своем деле. Гибридный формат работы (офис + удаленка)/ полностью удаленка Перспектива роста до позиции технического лидера (Tech Lead) Долевое участие / опционы для ключевых сотрудников. Интересные R&D задачи и пространство для реализации ваших идей.Похожие вакансии