- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior CV Engineer / Team Lead
Интересные задачи на стыке CV и Edge AI, работа в аккредитованной IT-компании в научном центре (Академгородок) и расширенный соцпакет. Оценка снижена только из-за отсутствия указанной вилки зарплаты в тексте.
Сложность вакансии
Роль требует сочетания глубоких технических знаний в CV и MLOps с управленческими навыками. Работа с edge-устройствами и оптимизация моделей под них добавляют сложности по сравнению с классическим бэкенд-ML.
Анализ зарплаты
Для позиции Senior/Lead CV Engineer в Новосибирске рыночный диапазон составляет от 300 000 до 500 000 рублей. Учитывая сложность задач (edge, MLOps, руководство), соискатель может претендовать на верхнюю границу рынка. Работодатель предлагает стандартные бонусы аккредитованной компании, что дополняет общую ценность предложения.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы возглавить разработку передовых CV-решений для edge-устройств в Академгородке, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Новосибирск, офис
Сейчас мы находимся в поиске специалиста на позицию Senior CV Engineer / Team Lead в IT-компанию, которая занимается аналитикой и разработкой решений в области машинного обучения. Направления работы включают в себя встраиваемые нейронные сети, компьютерное зрение, аудиоаналитику, технологии обработки естественного языка, анализ данных, прогностические модели.
Компания работает с заказчиками из разных сфер – это IT-отрасль, финансы, медицина, промышленность, безопасность, логистика и другие. Отдел, в котором расширяем команду, занимается разработкой CV-систем для edge-устройств.
Со своей стороны также предлагаем широкие возможности влиять на выбор технологий и подходов, работу в команде единомышленников и атмосферу взаимоподдержки и постоянного профессионального роста :)
Задачи:
— Разработка и внедрение современных ML-моделей, системная работа с качеством данных, анализ ошибок, улучшение метрик;
— Разработка end-to-end архитектуры решений;
— Построение ML-пайплайна;
— Декомпозиция и приоритизация задач, контроль сроков и качества реализации.
Предлагается:
— Оформление по ТК РФ (аккредитованная IT-компания);
— ДМС после прохождения испытательного срока;
— Формат работы — комфортный офис в Академгородке, после прохождения испытательного срока возможен гибрид;
— Прохождение курсов и/или участие в конференциях за счет компании;
— Гибкий график по договоренности с руководителем;
— Дружелюбная атмосфера, поддержка инициатив;
— Программа поддержки ментального здоровья (частичная компенсация услуг психолога);
— Офисные бенефиты: чай, кофе, массажное кресло, робособака :)
Опыт и знания, необходимые для успешной работы:
— Архитектурный опыт проектирования ML-систем и успешного вывода в production;
— Глубокий практический опыт в задачах Computer Vision;
— Практический опыт построения полного ML-пайплайна;
— Умение формулировать и проверять гипотезы на основе SOTA-подходов, проводить воспроизводимые эксперименты, доводить результаты до внедрения;
— Опыт внедрения и поддержания современных MLOps-практик;
— Опыт управления командой (от 3 человек).
Будет плюсом:
— Опыт развертывания и оптимизации моделей на edge-устройствах.
Понравилась вакансия?
*💚* — да
*🌚* — нет
———
*💙* Удалёнка
*💚* Джунам
*🧑💻* Джунам разработчикам
*🫶* Удалёнка джунам
*💜* За рубежом
*💚* Качнуть карьеру
мы также есть там, куда всех хотят отправить — https://max.ru/it_vakansii_jobs
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Machine Learning
- Computer Vision
- Deep Learning
- MLOps
- Team Management
- Model Optimization
- Edge AI
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта оптимизации моделей для ограниченных ресурсов.
Какие техники квантования и прунинга вы использовали для запуска CV-моделей на edge-устройствах?
Оценка архитектурного мышления и понимания жизненного цикла модели.
Опишите ваш подход к построению воспроизводимого ML-пайплайна от сбора данных до мониторинга в продакшене.
Проверка лидерских качеств и умения работать с процессами.
Как вы выстраиваете процесс декомпозиции задач и контроля качества в ML-команде, учитывая неопределенность этапа R&D?
Оценка навыков работы с данными.
Расскажите о случае, когда системная работа с качеством данных позволила значительно улучшить метрики модели без изменения архитектуры.
Проверка актуальности знаний.
Какие SOTA-подходы в области компьютерного зрения за последний год вы считаете наиболее перспективными для внедрения в реальные продукты?
Похожие вакансии
Senior / Middle AI Engineer (Computer Vision)
AI-разработчик Senior
Senior/Lead AI Engineer
ML разработчик ( Senior )
Python Developer (LLM)
ML-инженер (NLP, Авто.ру)
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!