Middle C++ Developer (Edge Computer Vision / Video Processing)

Мы ищем в команду

Middle C++ Developer (Edge Computer Vision / Video Processing)

Вам предстоит:

• Разработка и поддержка C++ модулей обработки видеопотоков;
• Интеграция и использование моделей компьютерного зрения в существующих пайплайнах;
• Работа с видеопотоками в реальном времени (декодирование, препроцессинг, постобработка);
• Оптимизация производительности и стабильности кода под edge-устройства;
• Участие в доработке и отладке многопоточных компонентов;
• Исправление ошибок, рефакторинг, участие в code review.

Мы ждем:

• Уверенное знание C++ (C++17);
• Опыт коммерческой разработки от 2–3 лет;
• Базовое понимание многопоточности и асинхронного выполнения;
• Опыт работы с видеопотоками:
  • FFmpeg и/или OpenCV;
• Опыт интеграции CV / DL моделей или работы с результатами инференса;
• Опыт разработки под Linux.

Будет плюсом:

• Опыт работы с потоками RTSP;
• Базовый опыт оптимизации (latency, FPS, потребление памяти);
• Знакомство с CUDA или аппаратным ускорением;
• Опыт работы с edge-платформами (Rockchip, Axera, Jetson и т.п.);
• Навыки работы с CMake.

Что мы предлагаем:

• Работу над продуктом полного цикла — от концепции до массового производства;
• Решение практических задач государственного масштаба и для крупнейшего бизнеса;
• Собственную технологическую вертикаль: прошивка, ИИ, облако, устройства;
• Проект на ранней, но уверенной стадии, где мнение и вклад каждого разработчика имеют реальный вес;
• Команду увлеченных экспертов, готовых делиться знаниями;
• Если вы хотите участвовать в создании технологического продукта, который будет физически «стоять» на улицах и внутри предприятий, анализируя мир в реальном времени, — вам к нам;
• Подключение к программе ДМС;
• Бесплатную подписку СберПрайм+ для сотрудников со множеством привилегий от Сбера.

Это сердце нашего продукта — разработка высокопроизводительного C++ кода, который работает прямо на камере.

Вы будете создавать и оптимизировать пайплайны обработки видеопотоков в реальном времени, интегрировать и ускорять нейросетевые модели на специфичном железе (Rockchip, Axera), работать с FFmpeg, OpenCV и многопоточностью.
Ваша задача — выжать максимум из ограниченных ресурсов edge-устройства: снизить задержки, повысить FPS и уменьшить потребление памяти.
От вашей работы напрямую зависит, насколько «умной» и отзывчивой будет камера.
Это вызов для тех, кто хочет копать глубоко в low-level оптимизацию и компьютерное зрение на устройствах.

Мы создаём будущее интеллектуальных систем видеонаблюдения.
Мы команда, которая разрабатывает прошивки для умных камер и экосистему вокруг них.
Мы пишем собственное ПО, прошивку и ИИ-модели, которые ставят видеоаналитику в центр всей системы.

Первая версия наших камер с ИИ на борту уже успешно проходит испытания. Сейчас мы в активной фазе: готовим переход на более мощный процессор, масштабируем разработку под массовые поставки для крупнейших корпоративных заказчиков (таких как Сбер) и на весь рынок РФ. Но на этом мы не останавливаемся. В наших планах — создание линейки видеорегистраторов с ИИ, VMS-систем и полноценной экосистемы, где камера — это не просто «глаз», а интеллектуальный сенсор, принимающий решения непосредственно «на борту» (Edge Computing).

Над чем мы работаем прямо сейчас (ключевые направления):

• Развитие устройства: перенос на новую аппаратную платформу, отладка промышленных образцов, реализация PTZ-управления и защита прошивки.
• Инфраструктура ИИ: создание сервисов для автоматической конвертации, оркестрации и обучения нейросетевых моделей прямо под задачи камеры.
• Серверная часть: разработка серверов обновлений (как для внутренних нужд, так и для клиентов), API для управления флотами камер и интеграции с внешними системами.
• Новые функции: алгоритмы сегментарного анализа, облачная запись потоков, хранение данных на устройстве, конструктор уведомлений для ИИ-событий.
• Подготовка к рынку: выполнение строгих требований регуляторов, проектирование и валидация платформ.

Мы ищем единомышленников, готовых решать сложные, нетривиальные задачи на стыке embedded, компьютерного зрения, backend-разработки и машинного обучения.