ML Engineer (Computer Vision / MLOps)
MooMind — продуктовая deep tech-компания, создающая AI-решения и интеллектуальные приборы для предприятий в промышленности и животноводстве. Мы ищем ML-инженера, который не просто обучает модели, а строит работающие ML-системы, доходящие до реального внедрения.
Что предстоит делать:
• Разрабатывать и внедрять модели компьютерного зрения (детекция, сегментация, трекинг) под задачи видеоаналитики и контроля процессов на производстве.
• Проектировать и развивать инфраструктуру для масштабируемых ML-сервисов (FastAPI, async backend, очереди, батчи).
• Автоматизировать ML-пайплайны: подготовка данных, обучение, деплой, мониторинг, rollback.
• Оптимизировать inference под edge-устройства (Jetson, ARM, GPU inference) с использованием ONNX, TensorRT, TFLite.
• Строить мониторинг и алерты по ML-метрикам (W&B, MLflow, Prometheus, Grafana).
• Писать чистый, протестированный и воспроизводимый код, участвовать в code review.
• Работать в связке с backend-разработчиками, инженерами и заказчиками для доведения продукта до результата на реальном объекте.
Что важно:
• 3+ года практического опыта в ML и CV.
• Уверенное владение PyTorch и инструментами CV: YOLOv5–v10, SAM, ByteTrack, DeepSORT, SegFormer и др.
• Опыт построения и оптимизации inference-сервисов.
• Знание async Python, REST/WebSocket API, очередей задач.
• Уверенная работа с Docker, Kubernetes, GitLab CI, Helm.
• Опыт трекинга экспериментов и деплоя моделей: MLflow, W&B, DVC, Optuna.
• Опыт вывода моделей в production, а не только до этапа ноутбука.
⚙️ Наш стек:
• CV/ML: PyTorch, YOLOv10/11, Transformers, SAM, OpenCV
• MLOps: MLflow, W&B, DVC, ClearML, Optuna
• Инфраструктура: FastAPI, Redis, Celery, PostgreSQL, Kafka
• DevOps: Docker, Kubernetes, GitLab CI, Prometheus, Grafana
• Оптимизация: ONNX, TensorRT, TFLite, TorchScript, OpenVINO
• Edge: NVIDIA Jetson, ARM-платформы
️ Формат и условия:
• Полностью удалённая работа, гибкий график.
• Все проекты — реальные, без “работы в стол”: каждая модель доходит до внедрения.
• Быстрые итерации и высокая инженерная автономия.
• Работа с видео и данными с реальных производств — от агропредприятий до фабрик.
• Прозрачная система задач, возможность роста и влияния на архитектуру решений.
• Участие в конференциях, публикациях, R&D-проектах.
⸻
Хочешь видеть, как твой код работает в реальном цеху, а не только на демке? Присоединяйся в MooMind.
