Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 13, 2026. First seen by Alion on Nov 13, 2026.
МТТЕХ - центр разработки Московского транспорта.
Мы создаём ИТ-решения, которыми ежедневно пользуются миллионы пассажиров: от оплаты и планирования маршрутов до беспилотного трамвая
Мы приглашаем квалифицированного кандидата на должность "Специалист по сервису беспилотных трамваев". Ваша ключевая задача заключается в качественном и своевременном обслуживании системы автоведения трамвая.
Управление данными и автоматизация (Core MLOps)
- Построение end-to-end процессов работы с видеоданными: от сбора с edge-устройствдо подготовки финальных датасетов для обучения моделей
- Интеграция инструментов разметки (CVAT) с S3-хранилищем и ClearML, автоматизация обмена данными и статусов задач разметки
- Автоматизация процессов Active Learning: выборка данных для доразметки, формирование заданий, обновление датасетов
- Анализ и улучшение производительности пайплайнов работы с данными (скорость обработки, стоимость хранения, стабильность)
Генеративный AI и Синтетические данные
- Развертывание и сопровождение генеративных моделей на GPU-серверах (например, диффузионные модели для генерации изображений)
- Построение пайплайна генерации синтетических изображений для дообучения нейронных сетей (Data Augmentation / Synthetic Data Generation)
- Организация хранения и учёта сгенерированных данных (метаданные, версии, параметры генерации)
Оптимизация моделей под целевую платформу:
- Квантизация, pruning, сжатие
Разработка и обучение новых моделей детектора:
- Подбор и внедрение современных архитектур
- Настройка пайплайна обучения, валидации, тестирования
ТРЕБОВАНИЯ
- Опыт работы с современными генеративными моделями (диффузионные модели, GAN)
- Опыт в MLOps / Data Engineering: уверенное владение Python, опыт написания скриптов автоматизации
- Работа с ML-инфраструктурой: уверенный опыт использования ClearML
- Опыт построения пайплайнов обработки данных (желательно - видеоданных): скачивание, конвертация, нарезка, аугментации, контроль качества
- Уверенная работа в Linux-среде
- Уверенный Python, опыт с PyTorch/TensorFlow
- Практический опыт обучения, тюнинга и квантизации моделей
БУДЕТ ПЛЮСОМ
- Опыт развёртывания и оптимизации генеративных моделей
- Опыт работы с Active Learning, semi-supervised/self-supervised подходами в контексте данных компьютерного зрения
- Понимание типичных задач CV (детекция, трекинг, сегментация) и требований к датасетам для них
Работа у нас это:
-
Забота о здоровье без лишней бюрократии (комфортный пакет ДМС)
-
Энергия, которая не заканчивается на дейликах (компенсация спорта)
-
Рабочий день начинается с завтрака за кофе (компенсация питания)
-
Дорога до офиса и обратно без лишних трат (компенсация проезда на пассажирском транспорте)
-
Дополнительные дни для перезагрузки (5 day-off в год)
-
Аккредитованная ИТ-компания

