ML Lead (CV\DL)

Мы поисках ML Lead (специализация CV\DL) на проект по интелекуальному видеонаблюдению.

Продукт: облачная видео-платформа, цель которой анализировать огромное количество видеопотоков, детектировать события и производить поиск по ним в реальном времени.

Продукт на данный момент помогает крупным компаниям решать различные задачи: пропуск сотрудников в производственные помещения, обнаружения пожаров, расследование инцидентов и др. На рынке уже порядка 15 лет и имеет амбициозные перспективы для дальнейшего развития. География продукта покрывает множество стран СНГ, Азии и другие.

Технологии: продукт включает в себя множество сервисов, реализованных на Java, Go, C++, и разворачивающихся в виде контейнеров в Kubernetes.

Команда проекта: 65+ человек: Back-end (Java), Front-End (Angular), Manual QA + AQA(Python), R&D (аналитика на C++, DL Engineer), Admin (k9s cluster).

Контекст роли и задачи ML Lead:

У нас несколько зрелых ML-команд с собственными тимлидами, каждая из которых решает специализированные задачи компьютерного зрения. Сейчас нам нужен человек, который объединит их работу: выступит единой точкой коммуникации между ML и остальными подразделениями, выстроит процессы и возьмёт на себя техническое лидерство на уровне всего ML-направления.

Чем предстоит заниматься:

• Координация нескольких ML-команд (детекция/распознавание лиц, реидентификация персон, детекция оружия, распознавание автомобильных номеров и марок, обнаружение дыма/огня, контроль СИЗ, контроль качества видео, LLM-поиск событий);
• Оценка реализуемости задач: разбор требований от команд интеграции и бизнес-аналитиков, формулировка четких технических критериев и сроков;
• Участие в планировании и защите роадмапа перед VP of Engineering;
• Контроль качества ML-разработки: ревью технических решений, помощь тимлидам в выборе архитектур и методологий;
• Разработка и поддержка скриптов для автоматической проверки результатов экспериментов и агрегации метрик по командам;
• Выработка и стандартизация процессов: сбор данных, разметка, эксперименты, передача моделей в production;
• Участие в найме: техническое интервью кандидатов в ML-команды.

Что мы ожидаем от будущего члена команды:

• Опыт работы с глубоким обучением в приложении к компьютерному зрению (от 5 лет);
• Опыт технического руководства командой или несколькими командами (от 2 лет);
• Знание современных архитектур и методов обучения нейросетей;
• Глубокое понимание архитектур детекции (YOLO-семейство, DETR, RT-DETR), распознавания и metric learning (ArcFace, triplet loss, re-ID);
• Понимание специфики задач трекинга, OCR, мультиклассовой классификации в контексте видеоаналитики;
• Уверенное владение Python;
• Опыт работы с PyTorch, OpenCV;
• Опыт работы с OnnxRuntime, Synet;
• Умение разговаривать с бизнесом и инженерами на одном языке: переводить "хотим, чтобы камера видела всё" в конкретные метрики, данные и сроки
• Знание английского языка на уровне понимания содержимого научных статей.

Будет плюсом:

• Опыт работы с LLM и RAG-системами в production;
• Знание методов квантизации и прунинга моделей, работа с ONNXRuntime;
• Опыт с генеративными подходами (Diffusion, синтетические данные);
• Понимание инфраструктуры: Kubernetes, организация ML-пайплайнов, ClearML или аналоги;
• Знание подходов классического компьютерного зрения;
• Умение читать код на С++.

Условия работы:

• Официальное оформление по ТК РФ;
• Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса (г. Москва или г. Минск);
• Гибкий график рабочего дня;
• 4-х дневная рабочая неделя (выходные пятница, суббота, воскресенье);
• Квартальная премия=социальный бонус на любые активности (медицина, английский, спорт и т.д).