Senior Computer Vision Engineer (ML Lead)

НПО «Интеллектуальные технические системы» находится в поисках специалиста на вакантную должность Senior Computer Vision Engineer / ML Lead в г. Москва.

Мы - российская IT-компания, разрабатывающая собственные программно-аппаратные комплексы интеллектуальной видеоаналитики для дорожной инфраструктуры. Полный цикл: от камер и вычислительных модулей до алгоритмов CV.

Чем предстоит заниматься?

1. ​​​​​​​Разработка и совершенствование алгоритмов детектирования транспортных средств и других объектов на изображениях и видеопотоках;
2. Развитие алгоритмов трекинга, классификации и анализа дорожных ситуаций;
3. Оптимизация нейросетевых моделей для работы на встраиваемых платформах NVIDIA Jetson;
4. Анализ ошибок моделей в реальной эксплуатации, в том числе при сложных условиях освещения, погодных воздействиях и перекрытии объектов;
5. Построение процессов оценки качества моделей, организация экспериментов и формирование требований к датасетам;
6. Развитие архитектуры ML-компонентов и интеграция решений в программно-аппаратный комплекс;
7. Техническое руководство небольшой командой ML-разработчиков: постановка задач, ревью решений, развитие компетенций;
8. Взаимодействие с Backend-разработчиками, инженерами аппаратной части и специалистами по качеству.

Наш технологический стек:
Язык: Python.
ML-фреймворки: PyTorch, Torchvision.
Модели и архитектуры: YOLOv5, MobileNetV2.
Обработка изображений: OpenCV, NumPy.
GPU-вычисления: CUDA, CuPy.
Инференс и оптимизация: ONNX, NVIDIA TensorRT, FP16.
Аппаратная платформа: NVIDIA Jetson.
Контейнеризация: Docker, Docker Compose.
Взаимодействие сервисов: HTTP API, Unix sockets.

1. ​​​​​​​Сильный практический опыт разработки систем Computer Vision и Deep Learning;
2. Глубокое понимание методов детектирования, классификации и трекинга объектов;
3. Уверенное владение Python и PyTorch;
4. Опыт самостоятельного проектирования, обучения, валидации и внедрения ML-моделей в production;
5. Понимание принципов оптимизации нейросетей для GPU и устройств с ограниченными вычислительными ресурсами;
6. Умение анализировать ошибки моделей, находить их первопричины и предлагать обоснованные технические решения;
7. Системное мышление и понимание различий между качеством модели на датасете и её поведением в реальной эксплуатации;
8. Способность самостоятельно определять технические подходы и доводить решения до работающего результата;
9. Готовность совмещать техническое руководство с непосредственным участием в разработке.

Будет преимуществом

1. Опыт разработки решений для промышленной видеоаналитики, транспортных систем или интеллектуальной дорожной инфраструктуры;
2. Практический опыт работы с NVIDIA Jetson, TensorRT и CUDA;
3. Опыт оптимизации inference pipeline, профилирования и повышения производительности;
4. Понимание особенностей камер, оптики и видеопотоков;
5. Опыт построения multi-object tracking систем;
6. Опыт технического лидерства и наставничества.

1. ​​​​​​​​​​​​​​Работу над собственным коммерчески успешным технологическим продуктом;
2. График 5/2 - гибкое начало рабочего дня, гибридный формат работы;
3. Испытательный срок - 3 месяца;
4. Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня;
5. Стабильная и своевременная заработная плата 2 раза в месяц;
6. Адрес офиса: Даниловская мануфактура (Варшавское шоссе, дом 9 - ближайшее метро Тульская и МЦК Верхние котлы).