Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Principal AI Engineer (Video Analytics: C#, Python)
Интересная и сложная роль в известной аутсорсинговой компании с фокусом на современные технологии (AI, Video Analytics). Удаленный формат работы в регионе LATAM и высокий уровень ответственности делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Роль уровня Principal требует не только глубоких знаний в AI и Computer Vision, но и умения проектировать сложные высоконагруженные системы на стыке C# и Python с использованием GPU-ускорений. Ожидается высокий уровень ответственности за архитектурные решения и оптимизацию производительности в реальном времени.
Анализ зарплаты
Зарплата для уровня Principal AI Engineer в Латинской Америке обычно выше среднего по региону, так как требует редкого сочетания навыков в CV и системном программировании. Указанные рыночные оценки отражают международные стандарты для удаленных сотрудников из этого региона.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Dev.Pro уже сейчас
Присоединяйтесь к Dev.Pro в качестве Principal AI Engineer и создавайте передовые системы видеоаналитики для обеспечения безопасности!
Описание вакансии
Published time: 2026-07-06
Company name: Dev.Pro
Title: Principal AI Engineer (Video Analytics: C#, Python)
Grades: principal, senior+
Job description: Design and optimize GPU-accelerated video analytics pipelines that detect and track safety events in high-volume real-time video streams for fleet and industrial monitoring, collaborating with engineering and product teams.
Location: Latin America
Anywhere: No
Remote: Yes
Forbidden locations: Outside Latin America
Tags:
#ai #machine_learning #computer_vision #python #csharp #pytorch #opencv #remote #principal #full_time #latam
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- C++
- Python
- PyTorch
- OpenCV
- Computer Vision
- Machine Learning
- GPU
- Video Analytics
Возможные вопросы на собеседовании
Позиция требует проектирования пайплайнов для обработки видео в реальном времени.
Как бы вы спроектировали архитектуру системы для минимизации задержки (latency) при обработке 100+ видеопотоков одновременно?
В описании указано использование GPU-ускорения.
Какие стратегии оптимизации памяти GPU вы используете при работе с тяжелыми моделями компьютерного зрения в продакшене?
Стек включает C# и Python.
В каких случаях вы бы предпочли реализовать логику на C# вместо Python в контексте видеоаналитики, и как организовать эффективное взаимодействие между ними?
Основная задача — детекция и трекинг событий безопасности.
Расскажите о вашем опыте борьбы с ложноположительными срабатываниями (false positives) в системах видеонаблюдения.
Уровень Principal предполагает лидерство.
Опишите случай, когда вам пришлось принимать сложное архитектурное решение, которое шло вразрез с первоначальными требованиями продукта. Каков был результат?
Похожие вакансии
Архитектор мультиагентных систем на базе LLM
LLM/SRE-инженер
Python-разработчик в команду запуска внутренних AI-сервисов
AI engineer (ML/DS)
Аналитик AI-агентов Senior
Аналитик AI-агентов
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!