{"id":3966277,"url":"https://alion.io/job/lesdozor-data-scientist-ml-inzhener-python-razrabotchik-middle","title":"Data Scientist / ML-инженер / Python-разработчик (Middle+)","company":{"id":1630,"name":"Lesdozor","domain":"lesdozor.ru","url":"https://alion.io/company/lesdozor","size_band":"1-10","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HeadHunter","truth_index":null},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":"middle","employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Nizhny Novgorod, Russia"],"countries":["RU"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Asyncio","optional":false},{"name":"Computer Vision","optional":false},{"name":"CUDA","optional":false},{"name":"Debian","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"FastAPI","optional":false},{"name":"Fine-tuning","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Linux","optional":false},{"name":"ONNX","optional":false},{"name":"OpenCV","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"PyTorch","optional":false},{"name":"Rest API","optional":false},{"name":"TensorRT","optional":false},{"name":"Ubuntu","optional":false},{"name":"VLM","optional":false},{"name":"YOLO","optional":false},{"name":"Apache Kafka","optional":true},{"name":"CI/CD","optional":true},{"name":"CVAT","optional":true},{"name":"DVC","optional":true},{"name":"GitHub Actions","optional":true},{"name":"GitLab CI","optional":true},{"name":"GStreamer","optional":true},{"name":"Helm","optional":true},{"name":"Hugging Face","optional":true},{"name":"Jenkins","optional":true},{"name":"Knowledge Distillation","optional":true},{"name":"Kubernetes","optional":true},{"name":"Label Studio","optional":true},{"name":"LLaVA","optional":true},{"name":"LoRA","optional":true},{"name":"MLFlow","optional":true},{"name":"Model Distillation","optional":true},{"name":"PEFT","optional":true},{"name":"QLoRA","optional":true},{"name":"Quantization","optional":true},{"name":"Qwen","optional":true},{"name":"RabbitMQ","optional":true},{"name":"Redis","optional":true},{"name":"Roboflow","optional":true},{"name":"Transformers","optional":true},{"name":"Triton Inference Server","optional":true},{"name":"Weights & Biases","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-11-09T14:18:38Z","employer_posted_date":"2026-11-09","last_verified_at":"2026-11-08T15:07:05Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":0,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":0},"description":"Обязанности: \n Разработка и сопровождение AI-микросервисов на Python для системы раннего обнаружения лесных пожаров.\n\n Разработка и развитие алгоритмов интеллектуальной видеоаналитики, обнаружения дыма, возгораний и других объектов и событий.\n\n Разработка и интеграция методов мультимодального обнаружения объектов на базе визуально-языковых моделей (Vision-Language Models, VLM).\n\n Обучение и дообучение нейросетевых моделей на существующих и новых датасетах под специализированные задачи.\n\n Подготовка, обработка и анализ датасетов: очистка данных, аугментация, проверка разметки, формирование обучающих и тестовых выборок.\n\n Оценка точности моделей, анализ ошибок, снижение ложных срабатываний и повышение качества детекции.\n\n Работа с OpenCV, обработка изображений и видеопотоков, в том числе RTSP.\n\n Интеграция моделей детекции объектов и VLM в существующую систему видеоаналитики.\n\n Оптимизация и развертывание нейросетевых моделей на GPU и устройствах NVIDIA Jetson.\n\n Оптимизация производительности инференса: скорость обработки, задержки, использование CPU, GPU и памяти.\n\n Разработка и сопровождение Docker-контейнеров с AI-сервисами.\n\n Тестирование, профилирование и устранение проблем в работе моделей и микросервисов.\n\n Участие в выборе нейросетевых архитектур и развитии технических решений системы.\n\n Требования: Уверенное знание Python: ООП, asyncio, multiprocessing, работа с памятью, профилирование и оптимизация кода.\n\n Практический опыт разработки микросервисов на Python, знание FastAPI или аналогичных фреймворков, REST API.\n\n Уверенное владение PyTorch, практический опыт обучения и дообучения нейросетевых моделей.\n\n Опыт работы с датасетами: подготовка, очистка, аугментация, разделение на train / validation / test, оценка качества данных.\n\n Понимание архитектур нейросетей для Computer Vision, опыт работы с YOLO или аналогичными моделями детекции.\n\n Практический опыт работы с визуально-языковыми моделями (VLM), понимание принципов мультимодального анализа изображений и видеосцен.\n\n Понимание методов fine-tuning нейросетей, настройки процесса обучения, подбора гиперпараметров и оценки результатов.\n\n Уверенное знание OpenCV, опыт обработки изображений и видеопотоков.\n\n Понимание принципов object detection, classification, tracking и segmentation.\n\n Знание метрик качества ML-моделей: precision, recall, F1, mAP; умение анализировать ложноположительные и ложноотрицательные срабатывания.\n\n Опыт работы с NVIDIA Jetson (Orin, Xavier или аналогичными платформами).\n\n Понимание принципов GPU-вычислений, CUDA, ограничений вычислительных ресурсов и видеопамяти.\n\n Опыт оптимизации и развертывания моделей с использованием ONNX и TensorRT.\n\n Уверенная работа с Linux (Debian, Ubuntu).\n\n Практический опыт работы с Docker, включая сборку образов и запуск контейнеров с доступом к GPU.\n\n Уверенное владение Git, опыт командной разработки.\n\n Умение разбираться в существующем коде, диагностировать проблемы производительности и самостоятельно находить технические решения.\n\n Будет плюсом:\n Опыт разработки систем видеоаналитики, обнаружения дыма, огня и других визуальных событий.\n\n Опыт дообучения VLM, использования LoRA / QLoRA, Hugging Face Transformers, PEFT.\n\n Опыт работы с Qwen-VL, LLaVA, InternVL или аналогичными моделями.\n\n NVIDIA DeepStream SDK, GStreamer.\n\n Triton Inference Server.\n\n Опыт работы с RTSP-потоками от большого количества IP-камер, в том числе PTZ.\n\n Опыт работы с CVAT, Label Studio, Roboflow.\n\n Опыт использования MLflow, Weights & Biases, DVC.\n\n Опыт оптимизации моделей с помощью FP16, INT8, quantization, pruning, distillation.\n\n Kubernetes (K8s), Helm.\n\n GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions или другие CI/CD-системы.\n\n Опыт работы с Redis, RabbitMQ, Kafka.\n\n Понимание MLOps, организации процессов обучения, версионирования и обновления моделей.\n\n Мы предлагаем:\n Возможность профессионального и карьерного роста. Мы заинтересованы в развитии сотрудников и поддерживаем желание брать на себя новые задачи и осваивать дополнительные направления.\n\n Внутрикорпоративное обучение и обмен опытом. Возможность учиться у коллег, участвовать в технических разборах, углублять экспертизу и применять новые знания на практике.\n\n Работу с современным технологическим стеком: Python, PyTorch, VLM, OpenCV, NVIDIA Jetson, CUDA, TensorRT, Docker, Linux.\n\n Реальное влияние на технические решения. Мы приветствуем инициативу, предложения по развитию AI-архитектуры, улучшению качества моделей и повышению производительности системы.\n\n Интересный и социально значимый проект. Вы будете участвовать в разработке и совершенствовании системы раннего обнаружения лесных пожаров с использованием технологий искусственного интеллекта.\n\n Возможность удалённой работы с периодическим посещением офиса для проведения совещаний, рабочих встреч и командных обсуждений.\n\n Гибкий рабочий график. Рабочий день в пределах с 9:00 до 18:00 с возможностью согласования времени работы с руководителем и командой.\n\n Дружную команду и комфортный офис. У нас можно обращаться за помощью, делиться идеями и вместе находить решения сложных технических задач.","description_format":"text","description_chars":5075,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Russian","level":"Advanced (C1)","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Environmental Science","Custom Software Development"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-11-09T14:20:56Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":86,"band":"hot","label":"Hiring now","p_open":1,"p_active":0.86,"p_room":1,"age_days":0,"expected_fill_days":28,"reasons":["conf:2","win:early"],"computed_at":"2026-11-09T16:32:36Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/lesdozor-data-scientist-ml-inzhener-python-razrabotchik-middle","json_url":"https://alion.io/job/lesdozor-data-scientist-ml-inzhener-python-razrabotchik-middle.json","meta":{"generated_at":"2026-11-09T16:32:36Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":24119,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-11-10T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.1,"usd":0.01,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":1630},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=1630"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Flesdozor-data-scientist-ml-inzhener-python-razrabotchik-middle"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":2,"usd":0.2},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Flesdozor-data-scientist-ml-inzhener-python-razrabotchik-middle"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.1,"usd":0.01},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Flesdozor-data-scientist-ml-inzhener-python-razrabotchik-middle"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/lesdozor-data-scientist-ml-inzhener-python-razrabotchik-middle\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Flesdozor-data-scientist-ml-inzhener-python-razrabotchik-middle"}],"agent":{"mcp":"https://alion.io/mcp/jobs","mcp_open":"https://alion.io/mcp/open","next":[{"tool":"get_job","arguments":{"id":3966277}},{"tool":"search_jobs","arguments":{"company":"lesdozor.ru","detail":"compact"}},{"tool":"match_people","arguments":{"job_id":3966277},"note":"people open to offers who fit this vacancy"}],"note":"The same data through MCP tools: https://alion.io/mcp/open needs no sign-in (compact searches, postings, people); https://alion.io/mcp with an Alion account has everything. Docs: https://alion.io/developers"}}