MLOps-инженер (Computer Vision / Generative AI)

МТТЕХ - центр разработки Московского транспорта.
Мы создаём ИТ-решения, которыми ежедневно пользуются миллионы пассажиров: от оплаты и планирования маршрутов до беспилотного трамвая

Мы приглашаем квалифицированного кандидата на должность "Специалист по сервису беспилотных трамваев". Ваша ключевая задача заключается в качественном и своевременном обслуживании системы автоведения трамвая.

Управление данными и автоматизация (Core MLOps)

• Построение end-to-end процессов работы с видеоданными: от сбора с edge-устройствдо подготовки финальных датасетов для обучения моделей
• Интеграция инструментов разметки (CVAT) с S3-хранилищем и ClearML, автоматизация обмена данными и статусов задач разметки
• Автоматизация процессов Active Learning: выборка данных для доразметки, формирование заданий, обновление датасетов
• Анализ и улучшение производительности пайплайнов работы с данными (скорость обработки, стоимость хранения, стабильность)

Генеративный AI и Синтетические данные

• Развертывание и сопровождение генеративных моделей на GPU-серверах (например, диффузионные модели для генерации изображений)
• Построение пайплайна генерации синтетических изображений для дообучения нейронных сетей (Data Augmentation / Synthetic Data Generation)
• Организация хранения и учёта сгенерированных данных (метаданные, версии, параметры генерации)

Оптимизация моделей под целевую платформу:

• Квантизация, pruning, сжатие

Разработка и обучение новых моделей детектора:

• Подбор и внедрение современных архитектур
• Настройка пайплайна обучения, валидации, тестирования

ТРЕБОВАНИЯ

• Опыт работы с современными генеративными моделями (диффузионные модели, GAN)
• Опыт в MLOps / Data Engineering: уверенное владение Python, опыт написания скриптов автоматизации
• Работа с ML-инфраструктурой: уверенный опыт использования ClearML
• Опыт построения пайплайнов обработки данных (желательно — видеоданных): скачивание, конвертация, нарезка, аугментации, контроль качества
• Уверенная работа в Linux-среде
• Уверенный Python, опыт с PyTorch/TensorFlow
• Практический опыт обучения, тюнинга и квантизации моделей

• Опыт развёртывания и оптимизации генеративных моделей
• Опыт работы с Active Learning, semi-supervised/self-supervised подходами в контексте данных компьютерного зрения
• Понимание типичных задач CV (детекция, трекинг, сегментация) и требований к датасетам для них

Работа у нас это:

• Забота о здоровье без лишней бюрократии (комфортный пакет ДМС)

• Энергия, которая не заканчивается на дейликах (компенсация спорта)

• Рабочий день начинается с завтрака за кофе (компенсация питания)

• Дорога до офиса и обратно без лишних трат (компенсация проезда на пассажирском транспорте)

• Дополнительные дни для перезагрузки (5 day-off в год)

• Аккредитованная ИТ-компания