Обязанности:
Мы ищем лидера команды компьютерного зрения с опытом разработки, запуска и поддержки ML-продуктов в продуктовую среду. Целями Data Science команды являются повышение эффективности работы компании за счет применения современных инструментов и технологий глубокого обучения. Результат работы команды – драйверы роста компании, изменения в процессах и инструментах, снижение затрат и рисков. Основной потребители продуктов по компьютерному зрению – наши фабрики. Текущий состав команды под прямым управлением данного лидера – 8 DS CV и PM. Также на создание продуктов подключаются Frontend и Backend разработчики и MLOps. В целом над программой работает более 25 человек из разных отделов организации. Общий технологический стек команды: Python, PyTorch, OpenCV, Linux, GitLab, ONNX, Triton/TensorRT, Jetson, Flask/FastAPI/Streamlit, CVAT, Docker, Kubernetes, ClearML, MLFlow, Kafka, Grafana. Вы будете отвечать за: Лидирование работы команды разработки моделей компьютерного зрения: постановка и контроль выполнения задач, код ревью, ведение бэклога команды, создание и оценка планов развития каждого члена команды. Создание и актуализация стратегии и дорожной карты по процессу разработки дата продуктов с применением моделей компьютерного зрения. Общение с бизнес-заказчиками и смежными командами специалистов, участвующими в запуске дата-продуктов. Выступление в качестве внутреннего консультанта - эксперта по компьютерному зрению, проведение тренингов для сотрудников. E2E pipeline по разработке дата-продуктов с использованием моделей компьютерного зрения: Проверка качества данных на соответствие бизнес-задаче; Конвертация бизнес-задачи в композицию CV-задач, необходимых для ее решения; Разметка данных для различных CV-задач (есть собственный инструмент авторазметки); Описание и согласование архитектуры для запуска дата-продуктов с использованием CV-моделей; Обучение, валидация и тестирование CV-моделей, подготовка необходимых выборок; Проектирование и написание бизнес-логики обработки результатов работы моделей, упаковка в CLI-контейнер (Docker) или простой сайт (Streamlit и т.д.) для тестирования и проверки качества бизнес-метрики (этап PoC); Подготовка и деплой бизнес-логики и моделей для инференса на необходимом оборудовании (этап MVP); Масштабирование MVP и обработка ошибок (этап масштабирования на все производственные мощности компании). Мы ожидаем: Более 4 лет опыта работы в области машинного обучения, из них не менее 3 лет в области Computer Vision. От 2-х лет лидерства команды специалистов по машинному обучению: развитие навыков участников команды, постановка и контроль выполнения целей, найм. Уверенное знание Python, алгоритмов машинного и глубокого обучения, статистики, опыт работы с PyTorch. Опыт работы с MLOps, включая опыт автоматизации процессов машинного обучения. Опыт оптимизации моделей с точки зрения времени и вычислительных ресурсов. Уверенное знание Python, алгоритмов машинного и глубокого обучения, статистики, опыт работы с PyTorch, OpenCV. Уверенные знания задач компьютерного зрения, архитектур и моделей. Подтвержденный опыт создания пайплайнов машинного и глубокого обучения, работающих в продуктивной среде разработки (обучение, оценка, использование в системах реального времени). Опыт контейнеризации в Docker. Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka и другие). Отличные навыки коммуникации и работы в команде. Высшее образование в области информатики, математики, статистики или родственных областей. Будет плюсом, но не критично: Опыт работы со стэком мониторинга (Grafana, Telegraf, InfluxDB). Опыт работы с удаленными Linux-машинами и ОС Linux в целом и/или Yandex Cloud (Data Proc, Data Sphere и т.д.) или аналогичными облачными системами. Опыт инференса на Jetson и подобных локальных вычислителях, оптимизации инференса на TensorRT, Triton, ONNX, знание квантования, дистилляции и т.д. Опыт с Kubernetes и/или MLFlow. Мы предлагаем: Собственные мощные GPU для обучения и тестирования. Наличие внутренних CV-инструментов для упрощения работы. Возможность сбора необходимых данных напрямую от участников производственного процесса. Короткий цикл обратной связи с бизнесом. Помощь в построении карьеры с учетом твоих профессиональных интересов, используя лучшие инструменты и передовой опыт. Конкурентную заработную плату и годовые премии. Ежегодный пересмотр заработной платы (с учетом рыночной ситуации и индивидуальной результативности сотрудника). Корпоративную программу софинансирования долгосрочных накоплений. ДМС со стоматологией для сотрудников и членов семьи с первого дня работы. Страхование жизни с первого рабочего дня. Компенсацию питания, оплату мобильной связи и интернета. Уникальную корпоративную культуру с заботой и уважением к каждому сотруднику. Корпоративную программу по поддержке здоровья и благополучия сотрудников (консультации с финансовыми специалистами, юристами и психологами, экспертами по здоровому образу жизни). Систему бонусов и скидок от компании и партнеров.Похожие вакансии
Инженер по компьютерному зрению / Computer vision engineer
Договорная
Москва. Станции метро: Сокол
Марс
Технический лидер команды DevOps инженеров
Договорная
Москва. Станции метро: Сокол
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)
Договорная
Москва. Станции метро: Сокол
The Skolkovo Institute of Science and Technology