Инженер по компьютерному зрению

Навыки

• AI-инструменты в работе
• Баг-репорты
• CUDA / ONNX / TensorRT
• Computer Vision
• Дисциплина
• Docker
• Git

О компании и продукте

• Мы разрабатываем системы компьютерного зрения, которые управляют качеством производственных процессов. Наши модели работают непосредственно на производственных линиях, влияя на выпуск продукции, производительность оборудования и качество миллионов упаковок товара для животных. Наши решения способны обнаружить проблему, уведомить операторов, остановить производственную линию и предотвратить выпуск брака. Поэтому для нас важны не рекордные метрики на Kaggle, а надежность системы в реальной эксплуатации. Сегодня наши решения уже работают на производстве, а следующий этап — масштабирование на десятки производственных линий и различные фабрики.

Задачи

• Разрабатывать и развивать production-ready системы Computer Vision для промышленного производства
• Создавать надежные решения для задач object detection и segmentation Анализировать ошибки моделей и улучшать качество системы не только за счет ML, но и за счет инженерных решений и бизнес-логики
• Разрабатывать пайплайны обучения, валидации и внедрения моделей
• Доводить модели до промышленной эксплуатации и сопровождать их после запуска
• Адаптировать существующие решения под новые производственные линии, оборудование и условия эксплуатации
• Работать над масштабированием CV-систем на десятки производственных машин
• Оптимизировать инференс под промышленное оборудование
• Разрабатывать вспомогательную логику и backend-компоненты вокруг моделей
• Совместно с инженерами производства участвовать в поиске причин возникновения дефектов и разработке систем контроля
• уверенное владение Python и PyTorch
• опыт решения задач Object Detection и Instance/Semantic Segmentation
• опыт вывода ML-моделей в промышленную эксплуатацию
• понимание полного жизненного цикла CV-систем — от сбора данных до эксплуатации
• опыт анализа ошибок моделей и повышения качества системы
• понимание, что качество достигается не только новой архитектурой сети, но и инженерными решениями
• опыт работы с OpenCV
• опыт оптимизации инференса (ONNX Runtime, TensorRT или аналогичные инструменты)
• понимание backend-разработки и готовность писать производственный код вокруг моделей
• опыт работы с REST API
• MongoDB или другими NoSQL БД
• опыт построения MLOps-пайплайнов
• опыт масштабирования CV-систем на множество площадок
• опыт интеграции моделей с промышленным оборудованием

Требования

• Мы не ищем исследователя, который хочет бесконечно экспериментировать с архитектурами нейронных сетей
• Мы ищем инженера, который любит создавать надежные системы
• Иногда модель уже работает с качеством 98%, и следующий шаг — не менять архитектуру, а понять, какие именно ошибки мешают бизнесу, переработать пайплайн, добавить проверки, изменить логику принятия решений и получить систему, которая обеспечивает требуемую надежность в реальном производстве
• Если для исследовательской статьи достаточно одной метрики, то для нас важно, чтобы фабрика продолжала выпускать качественный продукт
• Почему эта работа интересна?
• Команда, которая создает полный цикл продукта — от идеи и обучения модели до внедрения на фабриках по всей России
• Реальное влияние на производство мирового масштаба
• Решения, которые работают 24/7 и приносят измеримую бизнес-ценность
• Минимум "исследований ради исследований" — максимум инженерии и внедрения
• Сложные задачи масштабирования production-систем
• Возможность работать на стыке Computer Vision, промышленной автоматизации и производства
• Большая свобода в выборе инженерных решений и возможность видеть результат своей работы непосредственно на производстве
• Цифровизация — стратегический приоритет нашего бизнеса Мы ждем в команду коллег, которые любят решать нетривиальные задачи и готовы предлагать новое, чтобы вывести IT в FMCG на новый уровень
• Что мы ожидаем: коммерческий опыт разработки Computer Vision решений от 5 лет
• опыт работы с Git. Будет большим плюсом опыт работы с промышленными камерами

Условия

• Удобный график Гибридный формат и гибкое начало рабочего дня
• Карьерные перспективы
• Индивидуальный трек развития с учетом профессиональных интересов
• Конкурентное вознаграждение
• Заработная плата в рынке, годовые премии и ежегодный пересмотр по результатам работы
• Хороший социальный пакет ДМС со стоматологией (для сотрудника, детей и супруга/супруги), страхование жизни, компенсация питания
• Профессиональные сообщества
• Внутренние клубы по аналитике, управлению проектами, продуктовому менеджменту
• Уникальную корпоративную культуру С заботой и уважением к каждому сотруднику
• Комфортную рабочую среду
• Современное оборудование и комфортный офис Систему льгот
• Бесплатные консультации с финансовыми специалистами, юристами и психологами, а также скидки от компании и партнеров Свободу в процессах
• Работа без трекинга времени на задачи и возможность предлагать новые решения Заботу о будущем
• Программа софинансирования долгосрочных накоплений Удобный график
• Гибридный формат и гибкое начало рабочего дня

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.