Computer Vision Lead Engineer

Описание

Основные обязанности

• Разработка и оптимизация алгоритмов компьютерного зрения и видеоаналитики (распознавание лиц, объектов, событий).

• Реализация модулей детекции.

• Работа с алгоритмами машинного обучения и нейросетями для обработки видеопотоков в реальном времени.

• Поддержка масштабируемости и отказоустойчивости системы (федеративная архитектура, распределенная обработка).

• Оптимизация моделей под ограниченные вычислительные ресурсы (edge computing, локальные комплексы).

• Участие в проектировании архитектуры и выбор технологий для новых аналитических модулей.

• Взаимодействие с командой backend-разработчиков, DevOps и инженерами по интеграции.

Требования

• Опыт работы в области компьютерного зрения / видеоаналитики от 2–3 лет.

• Уверенное знание Python или C++ (желательно опыт и там, и там).

• Опыт работы с библиотеками и фреймворками:

  • OpenCV, YOLO

  • TensorFlow / PyTorch

  • DeepStream, OpenVINO или аналоги для оптимизации inference.

• Понимание архитектур нейросетей для CV (CNN, Faster R-CNN, RetinaNet, ArcFace и др.).

• Опыт работы с потоковым видео (RTSP, WebRTC, GStreamer, FFmpeg).

• Знания в области оптимизации видеоаналитики под реальные условия (низкое освещение, шум, ракурсы).

• Понимание принципов работы VMS (ONVIF, RTSP, PTZ) и интеграции через API.

• Опыт работы с Docker, Kubernetes, Linux.

• Базовые знания в области информационной безопасности.

• Уровень английского — чтение документации, написание технических описаний.

Будет плюсом

• Опыт внедрения видеоаналитики в реальных проектах безопасности (Smart City, Safe School, транспорт, ритейл).

• Опыт работы с big data и аналитикой событий.

• Навыки оптимизации inference на GPU / FPGA / edge-устройствах (NVIDIA Jetson, Movidius, Hikvision SDK).

• Участие в проектах по интеграции систем распознавания лиц, ANPR, behavior analytics.

• Публикации или участие в соревнованиях Kaggle, CVPR, AI Challenge.

Условия

• Участие в крупномасштабном проекте интеграции видеоаналитики в сфере образования и общественной безопасности.

• Работа с современными технологиями (AI, ML, Big Data, Federated Architecture).

• Конкурентная зарплата (обсуждается по результатам собеседования).