ML Tech Architect (Архитектура решений)

Обязанности: Проектирование архитектуры CV-систем (обработка видео, детекция, трекинг) Определение подходов к построению пайплайнов (inference, обработка потоков, хранение результатов). Выбор и адаптация моделей (детекция, tracking) под реальные условия задачи. Оптимизация производительности решений (CPU/GPU, latency, throughput). Аудит и улучшение существующего ML/CV-пайплайна. Участие в сложных технических решениях вместе с CV-разработчиками. Постановка технических задач и контроль качества реализации. Формирование best practices по разработке и внедрению CV-моделей. Взаимодействие с backend-разработчиками при интеграции ML в сервисы. Требования: Опыт разработки и внедрения CV/ML-систем в production от 6 лет. Практический опыт работы с computer vision (детекция объектов, видеоаналитика). Опыт проектирования архитектуры ML/CV решений. Уверенное владение Python и ML-библиотеками (OpenCV, PyTorch / TensorFlow, NumPy). Опыт работы с моделями детекции (YOLO или аналогами). Опыт работы с алгоритмами трекинга (DeepSORT, ByteTrack или аналогами). Опыт работы с видеопотоками (RTSP/RTMP, декодирование, обработка кадров). Опыт оптимизации инференса и производительности (GPU/CPU, batching, ускорение). Понимание многопоточности, асинхронности и построения высоконагруженных пайплайнов. Опыт интеграции ML-решений в backend (API, сервисы).Умение принимать архитектурные решения и вести задачи до результата. Будет плюсом: Опыт работы с ONNX Runtime / TensorRT / OpenVINO. Опыт построения масштабируемых систем обработки видео. Опыт построения ML-пайплайнов (обучение → инференс → мониторинг). Опыт менторинга или технического лидерства. Условия: Удаленная работа полностью; Гибкая загрузка (part-time); Участие в сложном CV-проекте с видеоаналитикой; Возможность влиять на архитектуру и ключевые решения.