Современная и высокотехнологичная компания, занимающаяся разработкой высоконагруженных систем и приложений, прикладного ПО и продуктов в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения в поиске ML-аналитика в области Computer Vision.
Обязанности:
- Исследования и мониторинг
- Мониторинг SOTA-решений в CV (PapersWithCode, arXiv, CVPR/ICCV);
- Анализ архитектур конкурентов (через публикации, патенты, открытые репозитории);
- Анализ демо / презентаций конкурентов и технический разбор;
- Поиск и бенчмаркинг открытых датасетов по запросу от ML-инженеров.
- Аудит данных
- EDA датасетов: анализ дисбаланса классов, различных значимых распределений (сезонность, время суток и т.д.);
- Анализ качества разметки: поиск ошибок, проблемных мест, предложения по изменению классов / правил разметки;
- Gap-анализ: сравнение доступных данных с требованиями целевых сценариев (domain gap analysis).
- Поддержка команды
- Разработка инструментов визуализации статистики датасетов (дашборды качества данных);
- Автоматизация отчетности по метрикам моделей (сравнение версий моделей по классам);
- Ведение технической документации.
Требования:
- Способность извлекать технические инсайты из визуальных материалов (анализ артефактов в демо-видео, понимание "как это работает" по внешним проявлениям);
- Навыки системного мышления: умение оценивать идеи не только с точки зрения технической новизны, но и с учетом имеющихся данных и инфраструктуры;
- Уверенное владение Python (pandas, numpy, matplotlib, opencv) для анализа данных и прототипирования;
- Глубокое понимание метрик Computer Vision (mAP, IoU, F1-score, MOTA/MOTP) и принципов оценки качества моделей детекции и трекинга;
- Опыт работы с форматами данных (COCO, YOLO, VOC) и инструментами разметки (CVAT, LabelStudio);
- Умение читать и анализировать научные статьи (arXiv, CVPR, ICCV) и техническую документацию;
- Понимание ограничений edge-устройств и мобильных платформ (оптимизация моделей, квантизация, работа с ограниченными ресурсами);
- Технический английский (чтение и анализ первоисточников).
Будет плюсом:
- Опыт работы с видеоаналитикой в сценариях с высокой динамикой (движущиеся камеры, сложные условия съемки);
- Понимание аппаратных архитектур (Jetson, мобильные процессоры, NPU) и их влияния на выбор алгоритмов;
- Опыт в технологическом консалтинге, стратегическом анализе или research-ролях;
- Знание методов синтетической генерации данных (simulation, domain randomization);
- Базовое понимание MLOps и жизненного цикла ML-моделей (версионирование данных, A/B тестирование).
Условия:
- Работа в аккредитованной IT компании;
- Оформление в соответствии с ТК РФ (белая ЗП, выплаты больничных и отпускных);
- Премия по результатам работы за месяц/год;
- ДМС-получение услуг в соответствии со стажем работы в компании;
- Оплата такси до офиса и обратно (до 30 тыс. в месяц);
- Организованное питание (обед, ужин - все вместе 150 руб./день) на территории компании;
- Комфортные условия труда (современные ПК, два монитора, дооснащение по просьбе сотрудника);
- Дополнительные выплаты при важных событиях в жизни (рождение ребенка, свадьба и тд);
- Подарки к праздникам для детей;
- Путевки в детские лагеря;
- Компенсация затрат на переезд в г. Ижевск, материальная помощь при аренде жилья.

