ML инженер в команду компьютерного зрения

Разрабатывают системы компьютерного зрения, управляющие качеством производственных процессов. Модели работают на производственных линиях, влияя на выпуск продукции, производительность оборудования и качество упаковок товара для животных. Решения способны обнаружить проблему, уведомить операторов, остановить линию и предотвратить выпуск брака. На текущий момент решения уже работают на производстве, следующий этап — масштабирование на десятки производственных линий и различные фабрики. Сегмент — Mars Pet Nutrition.

Обязанности

Разрабатывать и развивать production-ready системы Computer Vision для промышленного производства; создавать надёжные решения для задач object detection и segmentation; анализировать ошибки моделей и улучшать качество системы за счёт ML, инженерных решений и бизнес-логики; разрабатывать пайплайны обучения, валидации и внедрения моделей; доводить модели до промышленной эксплуатации и сопровождать их после запуска; адаптировать существующие решения под новые производственные линии, оборудование и условия эксплуатации; работать над масштабированием CV-систем на десятки производственных машин; оптимизировать инференс под промышленное оборудование; разрабатывать вспомогательную логику и backend-компоненты вокруг моделей; совместно с инженерами производства участвовать в поиске причин дефектов и разработке систем контроля.

Требования

Коммерческий опыт разработки Computer Vision решений от 5 лет; уверенное владение Python и PyTorch; опыт решения задач Object Detection и Instance/Semantic Segmentation; опыт вывода ML-моделей в промышленную эксплуатацию; понимание полного жизненного цикла CV-систем — от сбора данных до эксплуатации; опыт анализа ошибок моделей и повышения качества системы; понимание, что качество достигается не только новой архитектурой сети, но и инженерными решениями; опыт работы с OpenCV, Docker, ClearML; опыт оптимизации инференса (ONNX Runtime, TensorRT или аналоги); понимание backend-разработки и готовность писать производственный код вокруг моделей; опыт работы с Git. Будет плюсом: опыт работы с промышленными камерами; опыт работы с REST API; MongoDB или другие NoSQL БД; опыт построения MLOps-пайплайнов; опыт масштабирования CV-систем на множество площадок; опыт интеграции моделей с промышленным оборудованием.

Условия

Корпоративная культура; помощь в построении карьеры; конкурентная заработная плата, годовые премии и ежегодный пересмотр; расширенный ДМС для сотрудника и членов семьи, включая стоматологию; корпоративная программа софинансирования долгосрочных накоплений; страхование жизни с первого рабочего дня; компенсация питания, оплата мобильной связи и интернета; гибридный график работы; корпоративная программа поддержки здоровья и благополучия; консультации финансовых специалистов, юристов, психологов и экспертов по ЗОЖ; система бонусов и скидок от компании и партнёров.

Откликнуться на вакансию свайпом в Telegram

Зарплату работодатель не указал. Ориентир по данным исследований.

Работа ML-инженером — все вакансии подборки

Swipe Jobs — поиск работы свайпами в Telegram. Тысячи вакансий из каналов и с сайтов компаний в одной ленте, отклик в один клик прямо в чате с работодателем.