Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Senior Computer Vision Engineer (ML Lead)

seniorhybridМосква, RUСкор 74.8/1003д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
dockernumpyopencvpythonpytorch
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
НПО «Интеллектуальные технические системы» находится в поисках специалиста на вакантную должность Senior Computer Vision Engineer / ML Lead в г. Москва. Мы - российская IT-компания, разрабатывающая собственные программно-аппаратные комплексы интеллектуальной видеоаналитики для дорожной инфраструктуры. Полный цикл: от камер и вычислительных модулей до алгоритмов CV. Чем предстоит заниматься? ​​​​​​​Разработка и совершенствование алгоритмов детектирования транспортных средств и других объектов на изображениях и видеопотоках; Развитие алгоритмов трекинга, классификации и анализа дорожных ситуаций; Оптимизация нейросетевых моделей для работы на встраиваемых платформах NVIDIA Jetson; Анализ ошибок моделей в реальной эксплуатации, в том числе при сложных условиях освещения, погодных воздействиях и перекрытии объектов; Построение процессов оценки качества моделей, организация экспериментов и формирование требований к датасетам; Развитие архитектуры ML-компонентов и интеграция решений в программно-аппаратный комплекс; Техническое руководство небольшой командой ML-разработчиков: постановка задач, ревью решений, развитие компетенций; Взаимодействие с Backend-разработчиками, инженерами аппаратной части и специалистами по качеству. Наш технологический стек: Язык: Python. ML-фреймворки: PyTorch, Torchvision. Модели и архитектуры: YOLOv5, MobileNetV2. Обработка изображений: OpenCV, NumPy. GPU-вычисления: CUDA, CuPy. Инференс и оптимизация: ONNX, NVIDIA TensorRT, FP16. Аппаратная платформа:
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs