ML / Computer Vision Developer
Оценка ИИИнтересный проект в сфере видеоаналитики с возможностью удаленной работы и гибкой занятостью, однако отсутствие четкой вилки зарплаты снижает прозрачность предложения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области компьютерного зрения, умения работать с видеопотоками в реальном времени и навыков оптимизации под GPU, что делает её сложной для новичков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для специалистов уровня Middle/Senior в области Computer Vision на российском рынке медиана составляет около 250 000 – 350 000 рублей. Проектная занятость может подразумевать почасовую оплату или фиксированные выплаты за этапы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ML / Computer Vision Developer
Ищем ML/CV-разработчика в компанию I&Q Tech для развития системы видеоаналитики для коммерческих и промышленных объектов.
Задачи
— Разработка и оптимизация алгоритмов компьютерного зрения.
— Детекция и трекинг людей и объектов на видеопотоках.
— Анализ перемещений, траекторий, потоков посетителей и времени пребывания в зонах.
— Обработка видеопотоков с IP-камер в near real-time режиме.
— Интеграция и адаптация существующих ML/CV-моделей под задачи продукта.
— Оптимизация производительности и GPU-инференса.
— Участие в тестировании, отладке и внедрении решений в production.
Требования
— Практический опыт в Computer Vision / Machine Learning.
— Уверенное владение Python и опыт работы с PyTorch и/или OpenCV.
— Опыт детекции и трекинга объектов на видео.
— Понимание обработки видеопотоков и принципов работы ML-моделей.
— Опыт оптимизации производительности и работы с GPU.
— Умение самостоятельно разбираться в существующем коде и доводить задачи до результата.
Будет плюсом
— CUDA, ONNX Runtime, TensorRT.
— FFmpeg / GStreamer, RTSP.
— Linux, Docker, опыт развёртывания CV-систем на серверах.
— Опыт работы с большими потоками видео и несколькими камерами.
Ожидаемый результат
Развитие и оптимизация работающего модуля видеоаналитики: от обработки видеопотоков до получения структурированных данных о людях, объектах и происходящем на площадке.
Формат сотрудничества
— Удалённая работа на территории РФ.
— Проектная, частичная или полная занятость.
— Оплата обсуждается по результатам знакомства.
— Возможен оплачиваемый тестовый проект с перспективой долгосрочного сотрудничества.
Проект конфиденциальный. Подробности обсуждаем после первичного знакомства.
*📩* Для отклика напишите кратко о своём опыте, используемом стеке и проектах Computer Vision, которые вы довели до production.
Контакт: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PyTorch
- OpenCV
- CUDA
- ONNX Runtime
- TensorRT
- FFmpeg
- GStreamer
- RTSP
- Linux
- Docker
- Computer Vision
- Machine Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с видеопотоками и понимания задержек.
Как вы организуете обработку видеопотока с нескольких IP-камер в режиме near real-time, чтобы минимизировать задержки?
Оценка навыков оптимизации моделей для промышленного использования.
Какие методы оптимизации GPU-инференса вы использовали (например, TensorRT, квантование) и каких результатов удалось достичь?
Важный аспект для аналитики перемещений, указанной в задачах.
С какими алгоритмами трекинга объектов (например, DeepSORT, ByteTrack) вы работали и как решали проблему перекрытия объектов (occlusion)?
Проверка владения инструментарием, упомянутым в требованиях.
Расскажите о вашем опыте работы с FFmpeg или GStreamer при декодировании RTSP-потоков.
Оценка архитектурного мышления при работе с данными.
Как бы вы спроектировали систему сбора и структурирования данных о траекториях посетителей для последующего анализа?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
