Computer Vision Robotics Engineer (Центр аэрологистики)

Команда центра аэрологистики, которая входит в состав департамента автономных решений, занимается научными исследованиями в области построения логистических маршрутов с применением отечественных моделей беспилотников и отдельных технологических решений. Научные достижения и технологические разработки в этом направлении открывают широкие перспективы для дальнейшего повышения конкурентоспособности отрасли. Обязанности Разрабатывать CV-компоненты: детекцию, классификацию, сегментацию, трекинг, геометрическое зрение и, при необходимости, визуальную одометрию разрабатывать продуктовый инференс на Python/C++ с интеграцией в ROS 2 или другую целевую архитектуру экспортировать и валидировать модели в ONNX, TensorRT или аппаратно-специфичные runtime оптимизировать инференс: FP16/INT8, квантизация, прунинг, дистиляция профилировать полный путь кадра: получение изображения, декодирование, preprocessing, inference, postprocessing и публикация результата оптимизировать работу с GPU/NPU, памятью, потоками, очередями кадров и zero-copy механизмами с учётом ограниченных ресурсов edge-платформы участвовать в MLOps-процессах с использованием ClearML и DVC. Требования Экспертный уровень в CV/ML: понимание классического CV, архитектур CNN/Transformer, современных детекторов и трекеров, обучения, переобучения, аугментации, потерь, дисбаланса классов и ошибок обобщения умение не только запускать обучение, но и анализировать, почему модель ошибается на реальных данных продвинутый C++: production-разработка пайплайна инференса, управление памятью и буферами, многопоточность, обработка видеопотоков, API-интеграции, профилирование и устранение утечек продвинутый Python: PyTorch, обучение, обработка датасетов, оценка качества, воспроизводимые эксперименты, экспорт моделей и автоматизация тестов понимание GIL, multiprocessing и нативных расширений Python, когда они действительно нужны экспертный уровень в edge inference: ONNX, TensorRT или эквивалентный runtime, работа с GPU/NPU, точность после квантизации, совместимость операторов, профилирование latency и throughput, память и потребление ресурсов рабочий уровень ROS 2: понимание DDS, QoS, executors, callback groups, lifecycle, composition, intra-process communication, TF2, rosbag и диагностики распределённого графа. Будет плюсом: Опыт диагностики проблем камер, MIPI/CSI, GStreamer, аппаратного декодера, драйверов и взаимодействия с runtime опыт оценки качества не только по метрикам модели, но и по поведению всей системы на реальных видеозаписях и испытаниях опыт оптимизации программных и аппаратных компонентов инференса опыт работы с zero-copy механизмами и очередями кадров в условиях ограниченных ресурсов опыт построения baseline-решений, анализа ошибок и выбора стратегии оптимизации при ограничениях по вычислителю или latency опыт проверки корректности метрик, отсутствия утечек данных, численной корректности inference и стабильности системы опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия Комфортный офис в Сколтехе офисный формат работы конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности) ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа дисконт-программы от компаний партнеров бесплатный фитнес на территории работодателя подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.