- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 700 000 ₽ – 1 700 000 ₽
Lead Computer Vision Engineer / Computer Vision Tech Lead
Оценка ИИВысокая заработная плата для региона, четкие технические требования и позиция лидера в технологичной компании делают это предложение очень привлекательным.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только глубокой технической экспертизы в CV и оптимизации (TensorRT, DeepStream), но и навыков управления командой, что значительно повышает порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (700к – 1.7м тенге) находится на уровне выше среднего для рынка Казахстана, особенно верхняя граница, которая соответствует топовым позициям Lead-уровня.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Lead Computer Vision Engineer / Computer Vision Tech Lead Yurt Tech
Зарплата: 700 000–1 700 000 ₸
Местоположение: Астана
Формат работы: Офис
Опубликована: 17.09.2026
Требования:
• Сильный коммерческий опыт в Computer Vision и Video Analytics
• Опыт технического лидерства или менторства
• Уверенное знание Python, PyTorch, OpenCV и YOLO
• Практический опыт с RTSP, GStreamer, DeepStream и TensorRT
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в @devkz_jobs
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Computer Vision
- Video Analytics
- Python
- PyTorch
- OpenCV
- YOLO
- RTSP
- GStreamer
- DeepStream
- TensorRT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с высоконагруженными видеопотоками в реальном времени.
Расскажите о вашем опыте построения пайплайнов обработки видео с использованием GStreamer и DeepStream. С какими узкими местами вы сталкивались?
Оценка навыков оптимизации моделей для продакшена.
Как вы подходите к оптимизации моделей YOLO для работы на NVIDIA Jetson или других edge-устройствах с использованием TensorRT?
Проверка лидерских качеств и умения принимать архитектурные решения.
Опишите ситуацию, когда вам приходилось принимать сложное техническое решение, с которым была не согласна команда. Как вы аргументировали свою позицию?
Оценка понимания специфики работы с RTSP.
Как вы решаете проблему задержек (latency) и потери пакетов при обработке множества RTSP-потоков одновременно?
Проверка навыков менторства.
Как вы выстраиваете процесс код-ревью и профессионального роста инженеров в вашей команде?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
