Обязанности:
О команде Мы – команда АО НПК «БАРЛ»: российской инженерной компании в сфере космических технологий, ДЗЗ и геоинформационных решений. В этом направлении мы разрабатываем прикладное программное решение, которое объединяет данные из разнородных источников (ДЗЗ, телеметрию, справочные и открытые данные) в единое хранилище, выполняет автоматическую обработку и анализ с применением методов машинного обучения, поддерживает релевантную выдачу результатов пользователю через веб-интерфейс и отчётные материалы В команду нужен ML-инженер, который умеет доводить модели до стабильной работы на реальных данных и помогать внедрять их в прикладные системы. Чем предстоит заниматься (обязанности) Разрабатывать и обучать модели компьютерного зрения: обнаружение объектов, классификация, выделение границ/контуров (сегментация). Готовить данные для обучения: нарезка изображений на фрагменты, аугментации, балансировка классов, работа с разметкой и её качеством. Оценивать качество и устойчивость моделей: метрики, анализ ошибок, подбор улучшений (данные/модель/параметры). Работать с геопривязанными данными: корректная обработка координат/геометрий, подготовка результатов в удобном формате для последующей визуализации/отчётности. Оптимизировать скорость и ресурсы: ускорение обработки, пакетные прогоны, упрощение “тяжёлых” мест. Подготавливать модель к применению: сохранение модели, описание входов/выходов, минимальная документация по ограничениям и сценариям использования. Взаимодействовать с инженерами данных/разработчиками: уточнять требования к данным и формату результатов. Наши ожидания (обязательные требования) Python, уверенная работа с NumPy/Pandas и обработкой изображений. Практический опыт с PyTorch (или TensorFlow) и типовыми задачами CV. Понимание полного цикла: данные - обучение - оценка - анализ ошибок - улучшения. Умение писать понятный, воспроизводимый код (фиксировать версии, параметры, результаты). Готовность работать с “неидеальными” данными. Будет плюсом (увеличит шанс и уровень) Опыт с фреймворками/библиотеками CV: torchvision, OpenCV, MMDetection/Detectron2 и т.п. Опыт с ДЗЗ: большие снимки, COG/GeoTIFF, нарезка тайлов, GDAL, работа с координатами/CRS. Знание метрик и подходов: mAP, IoU, F1, калибровка достоверности, работа с дисбалансом классов. Опыт оптимизации/ускорения (ONNX/TensorRT, пакетная обработка, профилирование). Базовый MLOps: фиксация версий данных/моделей, журнал запусков, воспроизводимость. Мы предлагаем Оформление по ТК. Гибкий график и формат работы, офис/удалёнка/гибрид. Адекватный процесс: задачи через понятные требования, возможность влиять на технические решения. Время на развитие: обучение инструментам, обмен опытом. Уровень дохода обсуждается по итогам собеседования.Похожие вакансии
Ведущий ML-разработчик, Computer Vision
Договорная
Москва. Станции метро: Ботанический сад, Ростокино
YADRO
Старший разработчик CV/ML (Computer Vision Engineer)
От 250 000 руб.
Москва. Станции метро: Ботанический сад, Ростокино
НПО ПКРВ-Иннополис
Lead ML Engineer (Computer Vision)
Договорная
Москва. Станции метро: Ботанический сад, Ростокино
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)
Lead ML Engineer (Computer Vision)
Договорная
Москва. Станции метро: Ботанический сад, Ростокино
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)
ML Engineer (Computer Vision / AR / Web)
Договорная
Москва. Станции метро: Ботанический сад, Ростокино
A3F Group
От 150 000 до 250 000 руб.
Москва. Станции метро: Ботанический сад, Ростокино
МФТИ