Инженер по компьютерному зрению

Примем на работу инженер в г. Москва.Открыта вакансия Инженер по компьютерному зрению у наших партнеров - крупнейшей компании FMCG.Опыт и стаж работы: 1-2 года коммерческого опыта разработки и запуска моделей компьютерного зрения в production. Специальные навыки и знания: Высшее образование и соответствующий опыт в области статистики, математики, информатики или смежных областях; От 1 года коммерческого опыта работы в data science с долей проектов компьютерного зрения не менее 50%; Уверенное знание Python, алгоритмов машинного и глубокого обучения, статистики, опыт работы с PyTorch; Уверенные знания задач компьютерного зрения, архитектур и моделей; Подтвержденный опыт создания пайплайнов машинного и глубокого обучения, работающих в продуктивной среде разработки (обучение, оценка, использование в системах реального времени); Опыт контейнеризации в Docker. Будет плюсом: Опыт работы с удаленными Linux-машинами и ОС Linux в целом и/или Yandex Cloud (Data Proc, Data Sphere и т.д.) или аналогичными облачными системами; Опыт инференса на Jetson и подобных локальных вычислителях, оптимизации инференса на TensorRT, Triton, ONNX, знание квантования, дистилляции и т.д; Опыт с Kubernetes и/или MLFlow. Высокие навыки коммуникации, решения проблем, стремление к обучению; Самостоятельность, высокая ответственность, а также готового преуспевать в развивающейся организации и привносить структуру в неструктурированные ситуации; Средний или выше среднего уровень знания английского языка (разговорный и письменный). Обязанности искомого специалиста и ожидаемые результаты работы: E2E процесс работы с CV-моделями: Проверка качества данных на соответствие необходимой бизнес-задаче Конвертация бизнес-задачи в композицию CV-задач, необходимых для ее решения Разметка данных для различных CV-задач (есть собственный инструмент авторазметки) Обучение, валидация и тестирование CV-моделей, подготовка необходимых выборок Проектирование и написание бизнес-логики обработки результатов работы моделей, упаковка в CLI-контейнер (Docker) или простой сайт (Streamlit и т.д.) для тестирования и проверки качества бизнес-метрики (этап PoC) Подготовка и деплой бизнес-логики и моделей для инференса на необходимом оборудовании (этап MVP) Масштабирование MVP и обработка ошибок (этап масштабирования на все производственные мощности компании). Представлять результаты моделирования для бизнес-аудитории, включая руководителей организации. Условия: аккредитованная it-компания удаленная работа процесс обмена знаниями и рост в команде график работы 5/2 интересные и нетривиальные задачи дружный коллектив