Просмотр вакансии

Что мы делаем

Мы создаём технологию распознавания товаров на полках для ритейла. Сейчас переписываем архитектуру: переносим recognition на мобильные устройства (on-device), а всю логику постпроцессинга объединяем в единое C++-ядро, которое будет работать и в бэкенде, и на iOS/Android. Параллельно развиваем Python-бэкенд и ML-инфраструктуру.

Расширяем команду, чтобы ускорить разработку алгоритмов Perfect Shelf, завершить миграцию на общее ядро и усилить backend-направление.

Чем предстоит заниматься:

Алгоритмы и C++ core (~60–70% времени):

• Разрабатывать и поддерживать алгоритмы постпроцессинга после recognition (реалограмма, метрики качества)

• Создавать единое C++-ядро с Python-биндингами, готовить библиотеки для Android/iOS

• Переписывать существующую логику из Python/mobile в общее ядро

• Дорабатывать алгоритмы под бизнес-требования

Backend и ML-инфраструктура (~30–40% времени):

• Развивать сервисы для сбора датасетов, разметки, обучения моделей и отчётов по точности

• Дорабатывать Python-микросервисы, интегрировать algorithm core

• Проектировать архитектуру взаимодействия сервисов, реализовывать продуктовые фичи

• Проводить code review, писать тесты и документацию

Вы будете самостоятельно вести свою зону algorithm pipeline, принимать решения по ядру и интеграциям.

Каким видим нашего будущего коллегу:

• Обязательно:

  • Уверенное владение C++17+ (CMake, pybind11 или аналоги)

  • Сильный Python 3.10+ с интересом к backend-разработке

  • Опыт с FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic

  • Привычка к code review и работе с legacy-кодом

• Будет плюсом:

  • Опыт с OpenCV, PostgreSQL/Alembic

  • Знакомство с Android NDK или iOS bindings

  • Понимание computer vision и геометрии (bbox, IoU)

• Важно:

  • Готовность работать и с C++, и с Python — роль гибридная

  • Интерес к алгоритмам и продуктовой логике, а не только к коду

  • Понимание микросервисной архитектуры

  • Спокойное отношение к техдолгу и эволюционному рефакторингу

Ожидания на испытательный срок (3 месяца):

1. Разобраться в algorithm pipeline, структурах данных и связанных Python-сервисах

2. Разработать алгоритмы для задач Perfect Shelf

3. Переписать первые модули в C++ core с Python-биндингами

4. Внести значимые доработки в Python-микросервисы

Стек:

Python, FastAPI, Procrastinate, NumPy, pandas, Pydantic, PostgreSQL, SQLAlchemy, C++17, pybind11, CMake, OpenCV, Docker, Kubernetes, pytest, Grafana, S3

Что предлагаем:

• Формат: удаленка/гибрид или офис в Москве - на выбор

• График: гибкий, главное — быть доступным с 11:00 до 15:00 МСК для синхронизации с командой (видеозвонки)

• Локация: любая, при условии возможности работать по указанному графику

• Для инженеров — подписка на Cursor