Инженер по машинному обучению (инженер ML)

Дата размещения вакансии: 10.12.2025
Работодатель: Холдинг «Аэропорты Регионов»
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Екатеринбург
Машинная улица 44к1
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Компания АО Авиакод занимается созданием, продажей и сопровождением собственных цифровых продуктов для авиации. Мы стремимся сделать наши продукты по-авиационному надежными, по ИТ-шному современными и, главное, полезными для наших пользователей – аэропортов и авиакомпаний. Всё это становится возможным благодаря наличию у команды глубокой экспертизы как в области понимания технологических процессов у аэропортов и авиакомпаний, так и в области создания цифровых продуктов. На текущий день, наши продукты широко используют более 65 аэропортов и 14 авиакомпаний из 5 стран. Такие продукты мы делаем:

  • BAGS поиск – розыск багажа и обработка инцидентов с ним. А также расширение этого продукта – ПАК Станция BAGS поиск (автоматический сбор параметров багажа с помощью камер, весов и пр.);
  • ARCute – обеспечение взаимодействия компонентов стоек регистрации и выходов на посадку. И расширения этого продукта: ARCute Emulate позволяет использовать обычные сканеры и термопринтеры как специализированные авиационные; ARGate программное обеспечение для автоматизированных турникетов пропуска на посадку.
  • ARPax Control – контроль прохода пассажиров в чистую зона аэропорта и на борт воздушного судна;
  • BAGS id – киоски самостоятельно регистрации пассажиров и багажа;
  • QPax View – система аналитики пассажирского пути (контроль очередей, времени обслуживания, пассажирского опыта)

В трёх из этих продуктов есть модели нейросетей, решающие задачи классификации, детекции (в т.ч. OBB), сегментации, OCR. Мы постоянно занимаемся улучшением моделей, осваиваем новые архитектуры. В ближайшем будущем планируем освоить задачи прогнозирования на основе исторических данных, TextToSQL на основе ИИ.

Также многие наши модели адаптированы нами для инференса на NPU одноплатных компьютеров (Rockchip, RKNN).

Вам предстоит:

  • изучение существующих архитектур и способов их обучения;
  • составление технических заданий на разметку датасетов, приемка результатов разметки (после первичной валидации руководителем разметчиков);
  • проведение обучения/дообучения моделей;
  • обеспечение экспорта весов моделей на целевые архитектуры (живой кейс – экспорт в ONNX->RKNN);
  • подготовка отчетов по результатам обучения новых версий моделей, в т.ч. сравнение с предыдущими моделями;
  • разработка микросервисов-обёрток для нейросетей на Python;
  • выработка гипотез и предложений для улучшения работы функционала в зоне ответственности;
  • изучение новых моделей и технологий для перспективных задач (ближайшие – прогнозы, TextToSQL);
  • кастомизация архитектур нейросетей для решения нестандартных задач;
  • оптимизация существующих алгоритмов для повышения их эффективности;
  • взаимодействие с другими членами команды для интеграции разработанных решений.

Мы ожидаем, что у вас есть:

  • высшее техническое образование в области компьютерных наук, математики или в смежных областях;
  • знание Python, уверенное владение Linux, базовые общие знания по информационным технологиям;
  • любознательность, ответственность, естественный интеллект :)
  • опыт работы с моделями нейросетей, применяемыми для классификации, сегментации, детекции, трекинга, идентификации/реидентификации объектов (YOLO, ResNet, Osnet и др.);
  • опыт изучения новых архитектур по документации, из научных статей;
  • широкий кругозор в предметной области.

Будет преимуществом:

  • наличие хорошей математической базы и готовность решать нестандартные, новые задачи;
  • опыт работы с OCR, прогнозами, TextToSQL;
  • опыт ручного экспорта моделей в RKNN в отсутствии готовых решений по экспорту;
  • опыт расчета требований к серверам для обучения и инференса.

Мы предлагаем:

  • работу над увлекательными и масштабными проектами (не в стол);
  • рыночную 100% белую зарплату, соответствующую навыкам и опыту кандидата;
  • компания готова оплачивать профильные курсы и участие в профессиональных конференциях;
  • график работы: 5/2, восьмичасовой рабочий день;
  • комфортный офис: Екатеринбург, ул. Машинная 44/1;
  • ДМС после прохождения испытательного срока;
  • отличную рабочую атмосфера без дресс-кода и лишней бюрократии.