Middle/Senior CV-инженер, компьютерное зрение

Компания Пиклема ищет CV-инженера для работы с моделями компьютерного зрения в реальных условиях: на edge-устройствах, в режиме реального времени и при ограниченных ресурсах.

Стек

Python 3.x, PyTorch, OpenCV, ONNX, TensorRT.

Задачи

• Настраивать и запускать пайплайны обучения (fine-tuning, дообучение на новых данных) с мониторингом метрик и экспериментов.
• Встраивать готовые и доработанные CV-модели в общую сервисную архитектуру в виде микросервисов или библиотек.
• Оптимизировать модели под инференс в сложных промышленных условиях на edge-девайсах (NVIDIA Jetson): конвертация в ONNX/TensorRT, квантизация, профилирование, ускорение.
• Исследовать, обучать и оптимизировать PyTorch-модели для разных CV-задач.
• Готовить инфраструктуру для запуска ML-компонентов (Docker с GPU, оркестрация, работа с Jetson).
• Деплоить, сопровождать и диагностировать сервисы в продакшене: логи, метрики, отказоустойчивость.
• Обрабатывать и анализировать данные с лидаров, интегрировать их в общий сенсорный пайплайн.
• Решать задачи на стыке 2D и 3D: совмещать информацию с камер и лидаров для повышения точности и надежности решений.

Требования

Обязательно:

• Математическая и ML-база: глубокое понимание процессов работы с данными (сбор, разметка, предобработка), умение выбирать релевантные метрики под задачу, строить итеративные пайплайны обучения, вести трекинг экспериментов (например, MLflow или аналоги).
• PyTorch: уверенное владение фреймворком, понимание внутреннего устройства популярных архитектур (CNN, трансформеры, LSTM), опыт написания кастомных слоёв, multi-head сетей, работа с чекпоинтами и тонкой настройкой (fine-tuning), опыт встраивания моделей.
• Инженерный Python: отличное знание языка (асинхронность, многопоточность, multiprocessing), опыт работы с SQL и реляционными базами, понимание, как строить бэкенд-сервисы (FastAPI, Flask — любой опыт).
• Оптимизация под edge-устройства: опыт конвертации моделей в ONNX/TensorRT, квантизация, профилирование, запуск на NVIDIA Jetson, RockChip или аналогичных платформах.
• Контейнеризация и Linux: практика с Docker (включая сборку образов с NVIDIA runtime для GPU), понимание CI/CD пайплайнов, уверенная работа в Linux — диагностика, настройка сервисов, написание скриптов.
• Продакшн-опыт: умение деплоить и сопровождать сервисы, базовое понимание сетей (TCP/IP), знание инструментов observability (логи, метрики, трейсы — например, Prometheus + Grafana + Loki).
• Командная разработка: опыт работы в команде по GitFlow, участие в спринтах, планировании и ретроспективах. Ответственность, самостоятельность, инициативность.
• Английский язык: чтение технической документации и общение в текстовых каналах (письменный уровень — уверенный).

Будет плюсом:

• Работа с видеопотоками и сенсорами: понимание принципов работы камер, их преимуществ и ограничений в разных условиях (освещённость, динамические сцены). Опыт работы с OpenCV, NumPy, обработка видео/изображений в реальном времени.
• Глубокое понимание 2D/3D-задач: работа со стереокамерами (калибровка, построение глубины), лидарными данными, слияние данных с разных сенсоров. Опыт или желание погрузиться в SLAM.
• Работа с медиапайплайнами: знание GStreamer или FFmpeg для построения конвейеров видеообработки.
• Опыт с GPS-данными (например, для привязки геопозиции).
• Понимание систем видеоаналитики — как строятся трекеры, детекторы, как обрабатываются длительные последовательности кадров.

Soft skills:

• Технический английский.
• Умение эффективно использовать LLM-инструменты (Cursor, Claude Code).
• Готовность работать с железом и разбираться в новых устройствах.
• Системное мышление (понимание системы целиком, а не только кода).
• Самостоятельность и инициативность.
• Готовность к редким командировкам на внедрения.
• Желательно техническое образование.
• Предпочтительно не полностью удалённый формат (работа из РФ).

Условия

• Оформление в ИТ-аккредитованной компании согласно ТК РФ.
• Офисы: Ярославль (ул. Некрасова) и Москва (м. Сухаревская / Проспект Мира).
• Формат: офис в Москве или Ярославле с возможностью гибридной/удалённой работы.
• Возможность влиять на архитектуру и технологии.
• Работа на стыке CV/MLOps.
• Опыт работы: 3–6 лет.
• Занятость: полная.
• График: 5/2, рабочие часы: 8.