CV-инженер (техлид) в службу AI-сервисов Лавки

Навыки

• Самостоятельность
• CUDA / ONNX / TensorRT
• Computer Vision
• Дисциплина
• Machine Learning
• MLOps
• Ответственность за результат

О компании и продукте

• Лавка, с одной стороны, очень операционный, а с другой — очень технологичный сервис, и мы работаем на стыке этих направлений. Алена Зайцева. Руководитель службы AI Лавки. Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки товаров из дарксторов. За клиентским приложением стоит большой пласт операционной деятельности: дарксторы, распределительные центры, производство и другие процессы, где много рутинных проверок и огромный потенциал для применения computer vision. Мы ищем на техлидскую IC-роль сильного CV-инженера, который целиком возьмёт на себя техническую ответственность за создание и развитие CV-решений для операционных процессов. Это не people-management-позиция, а роль с высоким уровнем самостоятельности и ownership. Какие задачи вас ждут Ведение CV-решений end-to-end

Задачи

• CV-инженер (техлид) в службу AI-сервисов Лавки
• Вам предстоит вести весь технический контур от выбора подхода и архитектуры до продакшна: определять, где достаточно анализа изображений, а где нужен видеоанализ, решать, когда подходят готовые модели, а когда требуется дообучение
• Детекция нарушений по камерам в дарксторах
• Вы будете разрабатывать решения, которые автоматически выявляют отклонения в корректности хранения товара, соблюдении норм гигиены, правил пожарной безопасности и других операционных требований
• Написание кода и сборка пайплайнов
• Вам нужно будет писать продакшн-код, собирать пайплайны обработки и инференса, доводить решения до стабильной работы в продакшне
• Баланс качества, стоимости и надёжности
• Важно уметь смотреть на задачу с точки зрения не только качества модели, но и стоимости инфраструктуры, надёжности и сложности внедрения
• Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Требования

• Работали с видеоаналитикой или готовы в неё погружаться
• Имеете сильный опыт в computer vision: детекции, сегментации, классификации
• Умеете самостоятельно вести CV-проекты от идеи до продакшна
• Разрабатываете на Python, владеете фреймворками: PyTorch или аналогами
• Понимаете, как устроены MLOps-пайплайны и деплой моделей
• Проактивны и очень самостоятельны
• От 5 лет

Будет плюсом

• Работали с real-time-видеоаналитикой
• Оптимизировали модели: работали с TensorRT, ONNX и другими инструментами
• Разворачивали CV-решения в промышленных или операционных средах

Условия

• Гибридный
• Удалённая работа
• Меня зовут Алена, и я руковожу AI в Яндекс Лавке

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.