Backend Engineer

Дата размещения вакансии: 03.11.2025
Работодатель: AIScreen
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

Наша команда занимается разработкой передовых решений в области Edge AI — технологий, которые позволяют выполнять обработку данных и видеоанализ прямо на устройствах, без передачи информации в облако. Мы создаем продукты, соответствующие высоким стандартам безопасности и требованиям GDPR.

Почему открыта вакансия
Потребность в реализации MVP-системы Edge AI: прошивка Raspberry Pi 4, промежуточный WebSocket-сервис, интеграция с AWS и Laravel API для аналитики и дашбордов. Проект требует специалиста с опытом в IoT, backend-интеграциях и real-time системах.

О проекте
Edge AI — решение для локальной обработки видео с камер: анализ демографических и поведенческих метаданных без сохранения изображений, триггерная смена контента и агрегация данных в дашбордах. Миссия позиции
Создать надежную, безопасную и GDPR-соответствующую архитектуру, обеспечивающую локальный анализ и передачу анонимных данных в облако, а также моментальную реакцию плеера на события.

Основные задачи
— Разработка и реализация архитектуры Edge AI / Backend решений (Raspberry Pi, Jetson и другие устройства);
— Работа с потоковой обработкой видео и интеграцией ИИ-моделей;
— Оптимизация производительности и обеспечение безопасности данных;
— Взаимодействие с командами R&D и Product для реализации MVP и последующего масштабирования решений.

Обязательные навыки:
— Опыт коммерческой разработки от 4 лет (Python / Node.js / PHP / Go / C++);
— Глубокое понимание сетевых протоколов, WebSocket, REST API;
— Опыт работы с Raspberry Pi, Jetson Nano, Arduino или другими embedded-платформами;
— Опыт интеграции с AWS (Lambda, IoT Core, API Gateway, S3);
— Знание принципов GDPR, безопасной обработки данных, шифрования;
— Понимание архитектуры распределённых систем, кэширования и real-time взаимодействия.

Будет плюсом:
— Опыт с Laravel или другим backend-фреймворком;
— Опыт внедрения и оптимизации AI/ML-моделей на edge-устройствах;
— Опыт DevOps-настроек (Docker, CI/CD, мониторинг);
— Участие в создании MVP-продуктов с нуля.