- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle Computer Vision Engineer
Оценка ИИИнтересный стек технологий (GNN, TensorRT), четко прописанные задачи и удаленный формат работы делают вакансию привлекательной для Middle-специалистов. Отсутствие указанной вилки зарплаты немного снижает прозрачность, но репутация компании и сложность задач компенсируют это.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только уверенного владения PyTorch и OpenCV, но и умения работать с научными статьями, а также навыков DevOps (Docker, Linux). Высокий порог входа обусловлен необходимостью наличия production-опыта и знания английского на уровне B2.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Middle CV Engineer на российском рынке с требованием 3+ лет опыта и знанием английского B2, предлагаемая роль находится в конкурентном диапазоне. Ожидаемый доход для таких специалистов обычно составляет от 250 000 до 350 000 рублей после вычета налогов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в QLAN уже сейчас
Присоединяйтесь к команде QLAN и внедряйте передовые CV-решения в реальный продакшн!
Описание вакансии
MIDDLE COMPUTER VISION ENGINEER | REMOTE RUSSIA | QLAN
*🏢* Компания: QLAN
*🌍* Формат: Удалёнка (Россия)
*🕒* Занятость: Полная занятость
Задачи:
• Разрабатывать и внедрять современные решения в области Computer Vision.
• Проводить исследования и прототипирование новых подходов.
• Воспроизводить и адаптировать решения из научных статей под реальные задачи.
• Доводить проекты до production и принимать самостоятельные технические решения.
Требования:
• От 3 лет коммерческой разработки в области Computer Vision.
• Хорошее понимание классического машинного обучения, статистического анализа и классических алгоритмов CV.
• Практический опыт с PyTorch; умение читать и воспроизводить научные статьи.
• Уверенное владение NumPy, scikit-learn, Matplotlib, OpenCV.
• Уверенная работа с Linux (предпочтительно Ubuntu, Mint или Debian), Docker, Docker Compose и Git.
• Английский — Upper-Intermediate (B2) или выше; наличие проектов, доведённых до production.
Будет преимуществом:
• Опыт разработки систем видеоаналитики и/или видеонаблюдения.
• Опыт оптимизации инференса с использованием ONNX Runtime и TensorRT.
• Практический опыт с Graph Neural Networks (GraphNN/GNN) и Metric Learning.
• Опыт работы с Kubernetes (K8s).
Стек:
PyTorch, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, OpenCV, Linux (Ubuntu/Mint/Debian), Docker, Docker Compose, Git, ONNX Runtime, TensorRT, GraphNN/GNN, Metric Learning, Kubernetes (K8s)
*📩* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Linux
- NumPy
- Matplotlib
- OpenCV
- PyTorch
- Kubernetes
- Graph Neural Networks
- Scikit-learn
- Docker
- ONNX Runtime
- TensorRT
- Ubuntu
- Docker Compose
- Metric Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыка адаптации теоретических знаний под практические нужды, что указано в задачах.
Расскажите о случае, когда вы успешно воспроизвели решение из научной статьи: с какими трудностями столкнулись при адаптации к продакшну?
Вакансия предполагает работу с видеоаналитикой и оптимизацией.
Какие методы оптимизации инференса моделей (например, через TensorRT или ONNX) вы использовали и какого прироста производительности удалось достичь?
В стеке указаны GNN, что является специфическим и сложным направлением.
В каких задачах Computer Vision, по вашему мнению, использование Graph Neural Networks дает преимущество перед классическими CNN?
Проверка инженерной зрелости и навыков работы с инфраструктурой.
Опишите ваш типичный пайплайн деплоя CV-модели в Docker-контейнер: как вы обеспечиваете воспроизводимость и мониторинг?
Проверка владения классическими методами, которые требуются в вакансии.
В каких ситуациях вы предпочтете классические алгоритмы OpenCV глубокому обучению, и почему это может быть эффективнее?
Похожие вакансии
AI-инженер (Vibe-кодинг ITSM-платформы)
AI-тренер для обучения нейросетей
AI-ИНЖЕНЕР (MIDDLE+)
Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs]
Middle-разработчик (AI-инженер)
Middle+ AI инженер
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!