Инженер-программист компьютерного зрения БПЛА\Senior Computer Vision Engineer\Embedded C++\Pyth

"УралДронЗавод" - российский разработчик и производитель беспилотных авиационных систем широкого спектра — от компактных дронов до грузоподъемных мультикоптеров и БПЛА самолетного типа.

В связи с увеличением объемов работ и активным ростом компании мы ищем Инженера-программиста компьютерного зрения в команду разработки ПО для управления БПЛА в автоматическом режиме, использовать передовые технологии в области распознавания объектов, математические модели для расчета их расположений в пространстве, категоризации, идентификации и трекинга.

Обязанности:

• Разработка, внедрение и тестирование программных решений, в основном с использованием языков программирования C++ и Python для навигации и управления БПЛА.
• Разработка алгоритмов распознавания и отслеживания объектов для анализа видеоданных с целью принятия автономных решений.
• разработка и оптимизация CV-пайплайнов: детекция, трекинг, визуальная навигация;
• развёртывание пайплайнов на встроенных системах с ограниченными ресурсами, оптимизация под конкретное железо;
• профилирование и устранение узких мест в C++ и Python коде;
• доводка метрик качества на реальных данных;
• интеграция ML\CV-модулей в общую систему совместно с командой;
• калибровка камер и работа с видеопотоком на системном уровне;
• Обучение, дообучение и тестирование нейросетевых моделей компьютерного зрения, в том числе YOLO;
• Оценка качества моделей: precision, recall, mAP, анализ ошибок распознавания;
• Оптимизация работы моделей по скорости и точности;
• вывод нейросетевых моделей в продакшн на целевом железе (CPU/GPU/NPU);
• участие в постановке задач, оценка применимости подходов под ограничения платформы;
• работа с данными для разметки;
• создание синтетических данных и работа с ними;
• понимание принципов обучения моделей.

• Высшее профильное образование.
• 3 года опыта разработки программного обеспечения, с акцентом на программирование на C++ и Python.
• Подтвержденный опыт разработки программного обеспечения для платформ БПЛА, таких как Pixhawk, ArduPilot, INAV и Betaflight.
• Опыт работы с теорией управления и алгоритмами применительно к БПЛА.
• классическое CV: опыт построения и оптимизации пайплайнов детекции, трекинга, визуальной навигации. Доводка метрик качества на реальных данных;
• Embedded/Edge: развёртывание CV-пайплайнов на встроенных системах с ограниченными ресурсами, оптимизация производительности под них;
• C++: высокопроизводительный код, векторизация (NEON/SIMD), многопоточность (OpenMP, thread pools), опыт профилирования;
• Python: многопоточный код, не упирающийся в GIL; ускорение узких мест через нативные модули (pybind/ctypes) или JIT (numba).
• Практический опыт обучения или дообучения моделей YOLO;
• Опыт работы с PyTorch или Ultralytics YOLO;
• Понимание процесса подготовки данных для обучения нейросетей;
• Опыт работы с изображениями, видеофайлами и видеопотоками;
• Понимание метрик качества моделей компьютерного зрения;
• Опыт работы с Git;

БУДЕТ ПЛЮСОМ:

• обучение и вывод в продакшн нейросетевых моделей (ONNX);
• RKNN-Toolkit, запуск моделей на NPU;
• OpenCL и выгрузка вычислений на GPU;
• знание устройства камеры: pinhole-модель, модели дисторсии, практический опыт калибровки;
• системная работа с видео: zero-copy, GStreamer, MIPI, DMA-буферы;
• Знание математики и геометрии CV (линейная алгебра, теория вероятности, мат. статистика, эпиполярной геометрии)
• Знание робототехники и навигации (фильтры Калмана, sensor fusion, VIO/SLAM, GPS-denied environments)
• Знание оценок качества моделей ML/CV метрики (trade-off Precision/Recall, mAP, MOTA, IDF1)

• Трудоустройство по ТК РФ
• Стабильная "белая" заработная плата
• График 5/2 с 9:00 до 18:00
• Доставка до места работы на служебном транспорте (район Кольцово)
• Корпоративное питание
• Конкурентная заработная плата
• Интересные проекты и работу с передовыми технологиями
• Современное оборудование, любое аппаратное обеспечение для эффективного выполнения задач
• Возможности для саморазвития: тренинги, конференции, обучение
• Окончательный уровень ЗП определяется по результатам технического собеседования в соответствии с опытом, знаниями и навыками кандидата