Вакансия: Computer Vision Engineer
Описание вакансии
JSA Group - аккредитованная IT-компания.
Ведем разработку по направлениям: web, мобильная разработка, BI, VR, Data Science и др.
Мы ищем опытного Инженера по компьютерному зрению (Middle) с упором на обучение моделей, который поможет нам ускорять и упрощать внедрение решений компьютерного зрения в реальные производственные процессы. Наши проекты связаны с анализом данных на крупных металлургических предприятиях: приоритет задачи CV, а также работа с табличными данными, временными рядами и немного NLP.
Чем предстоит заниматься
- Основные задачи: CV (классификация, детекция, трекинг, сегментация, детекция аномалий).
- Подготовка данных: сбор данных, постановки задачи разметки, контроль качества данных.
- Обучение моделей: (PyTorch / Lightning / Ultralytics / Transformers)
- Разработка алгоритмов пре-/пост-обработки (OpenCV, Albumentations, NumPy).
- Интеграция моделей в сервисы видеообработки (DeepStream / Gstreamer) и проверка на реальных камерах.
- Добавление новых фич в существующие проекты: повешение метрик качества моделей, увеличение скорости работы.
- Документирование и автоматизация экспериментов (ClearML, Hydra, AirFlow).
- Контроль качества работы сервисов и вычислительных мощностей (Grafana, Loki)
Ожидания от опыта и навыков кандидата:
- 2+ года коммерческого Python и Computer Vision: PyTorch, Torchvision, PyTorch Lightning, OpenCV.
- Практика с задачами: object detection, classification, segmentation, anomaly detection.
- Опыт полного цикла данных: сбор, разметка (Label Studio, CVAT), препроцессинг.
- Знание Linux, Git, Docker; знание систем контроля экспериментов (ClearML, MLFlow).
- Базовая математика для DL: линейная алгебра, теория вероятностей, оптимизация.
- Навык написания чистого, поддерживаемого кода (PEP8, type hints, CI).
- Понимание современных архитектур (CNN, Transformers, Normalizing Flows, Diffusion).
Будет плюсом:
- Умение довести модель от идеи до продакшена (REST API / GRPC, ONNX, TensorRT, квантизация, pruning).
- Практика со self-/semi-supervised и active learning для экономии разметки.
- Опыт реал-тайм видеопайплайнов: DeepStream, gstreamer, NVIDIA Jetson.
- Победы или высокие места на Kaggle/AI Cup; публичные pet-проекты.
- Способность читать научные статьи и быстро превращать их в рабочий код (MMDetection, Detectron2, PaddleOCR).
В составе команды специалисты в области Data Science и Machine Learning Engineering, включая двух senior-экспертов и одного junior специалиста. Нас объединяет стремление решать прикладные промышленные задачи высокой сложности с использованием данных из различных предметных областей.
Команда уже успела заявить о себе на отраслевых соревнованиях: бронза на хакатоне ЕВРАЗ за решение по компьютерному зрению для опасных производственных зон, а также золото на хакатоне РЖД за проект, совмещающий CV и табличные данные для задач дефектоскопии железнодорожных путей.
Преимущества работы у нас:
