Просмотр вакансии

Привет! Мы команда разработки систем технического зрения. Развиваем технологии компьютерного зрения для автоматизации складских процессов Ozon. Наши решения работают с реальными видеопотоками и ML-моделями в продакшене, помогая повышать операций и снижать влияние человеческого фактора.

Ищем специалиста, который будет создавать и развивать CV-системы — от выбора алгоритмов до внедрения в промышленную эксплуатацию.

Вы будете

• Разрабатывать и улучшать модели компьютерного зрения (детекция, классификация, трекинг, сегментация).
• Подбирать алгоритмы и подходы под прикладные задачи, проводить эксперименты и оценивать качество моделей.
• Оптимизировать модели и алгоритмы для эффективной и быстрой работы на больших объёмах данных в production.
• Проектировать и оптимизировать inference-пайплайны, включая real-time сценарии.
• Разрабатывать ML- сервисы и работать с микросервисной архитектурой (Python).
• Анализировать производительность решений и находить узкие места - от моделей до инфраструктуры.
• Работать с видеопотоками и создавать high-load системы обработки данных.
• Взаимодействовать с инженерами и разработчиками на всех этапах - от исследования до продакшена.

Нам важно

• Высшее образование в области математики, компьютерных наук или смежных технических дисциплин.
• Уверенное знание Python и опыт промышленной разработки.
• Практический опыт в Computer Vision или Machine Learning.
• Понимание классических алгоритмов CV и современных ML-подходов.
• Знание основных метрик качества моделей и методов их валидации.
• Хорошую алгоритмическую базу (структуры данных, оценка сложности).
• Навыки написания чистого, поддерживаемого кода и работы с Git.

Будет плюсом

• Опыт работы с GPU (Nvidia, CUDA, TensorRT).
• Опыт построения real-time систем или оптимизации latency.
• Опыт deployment и применения MLOps-практик.
• Опыт работы с видеопотоками (RTSP/RTP) или потоковыми системами обработки данных.
• Опыт разработки high-load сервисов.
• Знание C++ для performance-критичных компонентов.
• Опыт работы с Airflow, Docker, Kubernetes или аналогичной инфраструктурой.
• Знание SQL и опыт работы с БД.
• Навыки написания unit- и integration-тестов.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.