Computer Vision Engineer

Кто мы? Российская продуктовая IT-компания полного цикла, 30+ лет стабильности и партнёрства с лидерами рынка, наши продукты приносят пользу в 8 странах мира, входим в топ-5 партнеров по цифровой трансформации розничной торговли (CNews, TAdviser). Наши клиенты: «Лента», «ОКей», «Дикси», «Азбука Вкуса», «Ашан», «Верный, Fix Price, Лемана ПРО, OBI и многие другие широко известные торговые сети. Мы в поисках Computer Vision Engineer, который поможет нам выстроить масштабируемое решение, позволяющее отслеживать нарушения в кассовых зонах. Ключевой приоритет — подготовка данных с USB-камер с глобальным затвором (без rolling shutter искажений), а так же с RTSP/IP камер как со вспомогательных источников для постанализа инцидентов. Обязанности: Обеспечить создание, поддержку и развитие высококачественного размеченного датасета для детекции товаров и нарушений (пронос, подмена, некорректное взвешивание) в кассовой зоне. Закрыть «слепые зоны» модели компьютерного зрения на реальных сценариях (разные КСО, освещение, ракурсы, товары) и довести ключевые метрики (mAP@0.5, precision, recall) до промышленных значений (>0.9 на целевых классах). Формализовать процесс сбора и разметки в повторяемый pipeline, учитывающий специфику отрасли. Добиться того, чтобы система работала эффективно с большим количеством товаром. Что нам важно в опыте и качествах, чтобы мы подошли друг другу: Hardskills: Понимание цикла ML: уверенное знание этапов: сбор сырых данных → фильтрация → преданотация → разметка → валидация → обучение → анализ ошибок. Работа с видео: опыт извлечения репрезентативных кадров как из RTSP/H.264 (IP-камеры), так и из USB-видеопотоков (UVC, MJPEG, RAW). Понимание артефактов rolling shutter и методов их минимизации. Опыт настройки и использования CVAT, Label Studio или аналогов (импорт/экспорт, управление тегами, контроль качества). Понимание YOLO OBB (Oriented Bounding Box). Умение конвертировать из других форматов Знание основы= Python: писать скрипты для препроцессинга, сплита датасета, конвертации, чекеров качества (пропуски классов, выбросы). Работа с YOLO: опыт запуска обучения, анализа логов, интерпретации метрик mAP, recall на несбалансированных данных. Валидация модели: умение тестировать модель на несогласованных данных (по классам, по магазинам) и локализовать причины ошибок (false positive, false negative по конкретным сценариям). Soft Skills Коммуникабельность: грамотно задавать вопросы клиентам/заказчику для уточнения сценариев нарушений. Системность и педантичность: организовать процесс разметки так, чтобы разметчики (даже временные) не допускали системных ошибок (пропуск класса, неверная ориентация bbox). Проактивность: самому инициировать съёмку недостающих сценариев, не дожидаясь, когда «прилетит» баг от клиента. Аналитическое мышление: превращать «странное поведение модели» в гипотезу о проблеме в данных (мало примеров класса Х в зоне Y, смещённый bbox, разный масштаб). Что мы предлагаем: Работа в аккредитованной ИТ-компании Официальное оформление по ТК РФ, полностью белая зарплата Работа в современном и комфортном офисе в центре города (м. Петроградская, м. Чкаловская) Расширенный пакет ДМС со стоматологией, 100% оплата больничных Присоединяйтесь к команде экспертов, которые каждый день приносят пользу миллионам покупателей, в том числе и нам с вами.