Computer Vision (ML) Engineer

О компании
Мы разрабатываем решения в области компьютерного зрения для бизнеса, объединяя hardware и software. Продукты, разработанные нами: Smart Coolers (умные холодильники с компьютерным зрением), Мачта для автоматической инвенторизации на распределительных центрах и складах, умные весы итд. Компания 8 лет на рынке.

Основные задачи

• Разработка систем компьютерного зрения для задач:

  • детекции объектов

  • трекинга

  • контроля и валидации событий (в контексте пользовательского поведения)

• Разработка и поддержка полного ML pipeline:

  • сбор и подготовка данных

  • организация и контроль процесса разметки (CVAT)

  • обучение, валидация и итеративное улучшение моделей

• Разработка post-processing логики:

  • обработка результатов моделей

  • агрегация событий

  • подготовка данных для передачи в backend

• Построение и оптимизация CV-пайплайнов:

  • inference → post-processing → бизнес-логика

  • работа с видеопотоками и синхронизацией данных

• Работа с геометрией и калибровкой:

  • матрицы преобразований

  • привязка координат, работа с перспективой

• Деплой и сопровождение моделей на edge-устройствах:

  • оптимизация под ограниченные ресурсы

  • запуск на устройствах (Rockchip based Radxa, orangepi итд )

  • настройка видеопотоков (RTSP / FFMPEG)

• Участие в постановке требований и проектировании решений совместно с продуктовой и инженерной командой

Технологический стек

• Python

• PyTorch

• OpenCV

• YOLO

• NumPy, Pandas

• CVAT (или аналогичные инструменты разметки)

• Docker

• Rabbit

• Postgresql

• Git

• Linux

Ключевые навыки

• Computer Vision:

  • Object Detection

  • Multi-object Tracking

  • Image Processing

• Machine Learning / Deep Learning:

  • CNN

  • классические CV-алгоритмы

• Полный ML pipeline:

  • сбор данных → разметка → обучение → валидация → внедрение

• Организация и контроль процесса разметки

• Постобработка результатов моделей и построение прикладной логики

• Внедрение ML/CV-решений в production-среду

Дополнительные требования (важно)

• Опыт деплоя моделей на edge-устройства

• Понимание оптимизации инференса (latency, memory, throughput)

• Опыт работы с видеопотоками

• Уверенная работа с Linux-средой

Будет плюсом

• Опыт работы с Rockchip (RKNN) или аналогичными платформами (Jetson, Coral)

• Знание C/C++ для оптимизации

• Опыт с ONNX

• Понимание многопоточности и построения real-time систем

Что важно в кандидате

• Способность работать автономно и закрывать задачи end-to-end

• Инженерный подход: баланс качества модели и ограничений железа

• Опыт работы с production CV-системами (не только исследовательские задачи)

Условия

• Работа над реальным продуктом (hardware + AI), уже используемым в бизнесе

• Влияние на архитектуру и технические решения

• Быстрый цикл разработки и внедрения

• Гибкий формат работы

• Конкурентная компенсация

Мы целенаправленно ищем инженера, который умеет доводить CV-модели до стабильной работы в реальной среде — от данных до деплоя на устройстве.