Computer Vision Engineer

Навыки

• Computer Vision
• LLM
• Логистика
• Machine Learning
• MLOps
• OpenCV
• Python

О компании и продукте

• Novar создаёт инфраструктуру прозрачности для строительной отрасли. Наш продукт сопоставляет отчётность сотрудников с тем, что реально происходит на площадке — по данным камер, датчиков и дронов. Система выявляет отклонения, контролирует прогресс строительства и оценивает финансовые последствия принимаемых решений. Веб-ядро продукта уже работает, есть якорный клиент и первые объекты. Компания на pre-seed-стадии, и сейчас мы с нуля создаём Computer Vision-направление — ищем Founding CV Engineer , который построит vision-часть продукта. Полевые данные только начинают собираться, унаследованного CV-стека нет: архитектуру и стек вы выбираете сами.

Задачи

• Построить с нуля vision-часть продукта
• Организовать получение видеопотоков с IP-камер на площадках, работать с RTSP и real-time-видео
• Разработать детекцию и трекинг техники, людей, материалов и этапов работ
• Организовать сбор, подготовку и разметку данных
• Обучать и валидировать модели на реальных данных с плохим светом, окклюзиями и нестабильным качеством изображения
• Достигать точности более 90% на ключевых продуктовых задачах
• Создавать и разворачивать инференс-сервисы
• Построить воспроизводимый ML-пайплайн — от установки камер до развёртывания моделей
• Интегрировать результаты моделей с веб-продуктом и системой бизнес-правил
• В дальнейшем подключать датчики и дроны, масштабировать решение на десятки объектов

Требования

• Практический опыт вывода CV-моделей в продакшен
• Опыт разработки полного цикла (end-to-end)
• Опыт детекции и трекинга движущихся объектов
• Опыт работы с IP-камерами, RTSP и видеопотоками
• Уверенный Python, OpenCV, YOLO или аналогичные модели детекции
• Хорошее знание ML и Deep Learning
• Русский язык — свободный, английский — от B1

Будет плюсом

• Опыт Industrial Computer Vision
• Опыт детекции и трекинга движущихся объектов
• Опыт работы с IP-камерами, RTSP и видеопотоками
• Опыт в строительстве, логистике, безопасности, ритейле, agri, беспилотниках или дронах
• Опыт запуска моделей в сложных полевых условиях
• Знание MLOps и мониторинга моделей, опыт edge-инференса
• Опыт работы с LLM или ИИ-агентами
• Знакомство с TypeScript

Условия

• Прямое влияние на продукт и технические решения
• Работа с командой из России и Центральной Азии
• Оформление через юридическое лицо в Узбекистане

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.