Middle ML-разработчик (AI для OpenWrt WiFi)

Разработка методов машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа данных беспроводных сетей и автоматической оптимизации параметров WiFi на устройствах под управлением OpenWrt. Обязанности: Разработка пайплайнов сбора, агрегации и предобработки данных с точек доступа; Обработка и анализ временных рядов телеметрии (RSSI, SNR, MCS, retries, CCA и др.) Разработка моделей прогнозирования качества WiFi (throughput, latency, packet loss, retransmissions) и оптимизации параметров сети (channel selection, tx power, bandwidth); качества работы AI-оптимизации; Разработка алгоритмов принятия решений на основе предсказаний моделей Развертывание моделей на устройствах ТД. Создание и поддержка датасетов для обучения моделей Разработка lightweight inference решений для запуска моделей на OpenWrt устройствах Оптимизация моделей под ограничения embedded-среды (CPU, RAM) Реализация гибридной архитектуры (edge inference + cloud обучение) Разработка моделей обнаружения аномалий в работе сети Построение пайплайнов дообучения моделей на новых данных (continuous training) Визуализация и мониторинг метрик качества моделей и их влияния на сеть Стек: Python middle+ (разработка моделей, обработка данных) + PyTorch (обучение моделей) ONNX Runtime (inference на устройствах) Time-series базы данных Linux, Bash (включая OpenWrt окружение), базовое понимание работы WiFi (RSSI, SNR, MCS, retries и др.) MLOps: MLflow, Docker, Git (CI/CD: GitLab CI / GitHub Actions) Мониторинг (Prometheus / Grafana) Требования: Уверенное владение Python (Pandas, NumPy) Уверенный опыт разработки ML-моделей (middle уровень), PyTorch Практический опыт с задачами регрессии, классификации, обнаружения аномалий: Опыт работы с временными рядами Умение работать с шумными и неполными данными, feature engineering для табличных данных Опыт разработки и деплоя ML-моделей в production; CI/CDGit, GitLab CI / GitHub Actions, Docker Понимание ограничений embedded-среды и оптимизации моделей Опыт работы с ONNX / оптимизацией inference QoS, tc Оптимизация качества обслуживания через ML. Безопасность; Сборка кастомных прошивок; Плюсом будет: Знание протоколов и инструментов: hostapd / wpa_supplicant, iw, tcpdump, logread Опыт работы с WiFi стандартами (802.11n/ac/ax, OFDMA, MU-MIMO) Понимание PHY-уровня (OFDM, MIMO, CSI) Опыт работы с time-series БД (InfluxDB, TimescaleDB) Опыт построения распределённых ML-систем Знание bandit-алгоритмов или reinforcement learning Знание Prometheus/Grafana + метрики работы AI Условия: Стабильная выплата ЗП Комбинированный, гибкий график Возможность частичной удаленной работы Личные качества: Аналитический склад ума Высокая самоорганизация, целеустремленность Желание обучаться и развиваться Умение работать в команде Иностранные языки: Свободное чтение технической литературы на английском языке