Мы — сильная команда, разрабатывающая передовые решения для малого и среднего бизнеса. Мы ищем руководителя проекта/ ML-инженера с экспертизой в Computer Vision, который возглавит нашу команду и возьмет на себя ключевую роль в создании и внедрении интеллектуальных систем анализа визуальных данных и и создания Панели управления камерами.
Ключевые задачи и зона ответственности:
Роль
Вам предстоит возглавить разработку CV-решений и создать панель управления камерами — единый интерфейс для мониторинга, аналитики и администрирования видеосистем. Вы будете совмещать роль архитектора ML-моделей и технического лидера команды.
Чем предстоит заниматься
ML / Computer Vision:
-
Разрабатывать и внедрять модели: детекция, трекинг, распознавание (лиц, номеров, действий), сегментация.
-
Оптимизировать инференс на edge (NVIDIA Jetson, Hailo) и серверах (GPU).
-
Настраивать пайплайны обработки видеопотоков (RTSP, WebRTC, GStreamer).
Панель управления камерами:
-
Проектировать архитектуру бэкенда для управления камерами (ONVIF, PTZ, запись, стриминг).
-
Создавать дашборд для просмотра видео, событий, аналитики и алертов (можно в связке с фронтенд-разработчиком).
-
Интегрировать отображение метрик ML (confidence, зоны интереса, heatmap).
Руководство:
-
Вести 1–3 ML-инженеров и разработчиков бэкенда.
-
Ставить технические задачи, проводить код-ревью, управлять бэклогом CV-части.
-
Участвовать в переговорах с заказчиками и интеграторами (при необходимости).
Ключевые требования
-
Опыт в CV: от 3 лет коммерческой разработки (детекция/трекинг/распознавание).
-
ML фреймворки: PyTorch / TensorFlow, ONNX, OpenCV.
-
Бэкенд и видео: опыт работы с RTSP, FFmpeg, GStreamer; знание ONVIF — плюс.
-
Продуктовый подход: умение превращать CV-модель в работающий сервис (Docker, REST API, брокеры сообщений).
-
Панель управления: понимание архитектуры дашбордов (веб-сокеты, WebRTC, HLS) — опыт разработки или ТЗ для frontend.
-
Лидерство: опыт руководства хотя бы 1–2 разработчиками.
Будет преимуществом:
-
Опыт с системами видеонаблюдения (Trassir, Axxon Next, Ivideon или своими решениями).
-
Реализация панели управления камерами (угол обзора, health-check камер, смена качества потока).
-
Знание MLOps (MLflow, Kubeflow, CI/CD для моделей).
Наши требования к кандидату:
-
Опыт работы в ML-разработке от 3 лет.
-
Уверенное владение Python и ключевыми библиотеками: PyTorch (глубокие знания, включая разработку собственных слоев, функций потерь), OpenCV, TensorFlow.
-
знание протоколов передачи видео (RTSP, MJPEG), опыт работы с одноплатными компьютерами (NVIDIA Jetson, Raspberry Pi) или серверами. Понимание основ работы с периферией (GPIO, реле).
-
Опыт полного цикла создания CV-моделей: от сбора/разметки данных до обучения, оптимизации и промышленного внедрения.
-
Знание и практический опыт применения современных архитектур: YOLO, U-Net, ResNet, трансформеры.
-
Понимание методов оптимизации моделей для инференса
-
Навыки работы с Git
-
Способность анализировать и оптимизировать производительность ML-моделей и алгоритмов.
-
Готовность глубоко погрузиться в предметную область
Будет значительным плюсом:
-
Опыт в заказной разработке и понимание полного цикла проекта: от подготовки технического задания до сдачи продукта заказчику.
-
Навыки технической коммуникации: умение ясно доносить сложные идеи до команды, менеджмента и заказчиков, участие в оценке проектов.
-
Опыт в смежных областях: NLP, RAG.
-
Знание CUDA для низкоуровневой оптимизации.
-
Опыт с action recognition (распознавание действий)
Мы предлагаем:
-
Реальные проекты и пилоты на действующих производственных предприятиях.
-
Возможность влиять на продукт и принимать ключевые технические решения.
-
Сильная команда единомышленников и экспертов в своем деле.
-
Гибридный формат работы (офис + удаленка)/ полностью удаленка
-
Перспектива роста до позиции технического лидера (Tech Lead)
-
Долевое участие / опционы для ключевых сотрудников.
-
Интересные R&D задачи и пространство для реализации ваших идей.