улица Академика Вавилова 1с51
ИЩЕМ СОТРУДНИКА В АККРЕДИТОВАННУЮ ИТ-КОМПАНИЮ: ООО «ИТ-ЛЕВЕЛ»
ООО «ИТ-ЛЕВЕЛ» - ключевой партнер Компании «Командор», генеральный поставщик ИТ-услуг.
КОМПАНИЯ «КОМАНДОР» - это одна из крупнейших, динамично развивающихся торговых сетей Восточной Сибири.
Пять лет подряд Компания входит в рейтинг «Работодатели России» от HeadHunter, и является единственным представителем Красноярского края в категории «крупнейшие компании».
Компания «Командор» динамично развивается, внедряет новые технологии, автоматизирует бизнес-процессы, вводит новые должности. Работа в Компании - прекрасная возможность окунуться в нескучные будни ритейла, наполненные интересными проектами, командной работой и увлекательными корпоративными мероприятиями.
Мы предлагаем:
- Добровольное медицинское страхование;
- 100% соблюдение ТК РФ;
- График работы: 5-ка,с 8 до 17
- Своевременная белая заработная плата
- Корпоративная культура (скидки в тренажёрные залы и другие компании-партнёры, подарки от компании сотрудникам и их детям, специальные условия для сотрудников при использовании карты "Копилка", интересные конкурсы, мероприятия и т.д.);
- Возможность профессионального и карьерного развития внутри компании;
- Внутреннее корпоративное обучение для всех сотрудников;
- Современный комфортный офис, расположенный по адресу: г. Красноярск, ул. Вавилова, 1, стр. 51 + большая удобная парковка + душевая комната, отдельная столовая IT-дирекции, кофемашина и пр.;
- Дружный коллектив ИТ-компании (численность 150+ человек): Сетевой отдел, Технический отдел, Отдел поддержки систем видеонаблюдения, Отдел разработки информационных систем, Отдел внедрения и сопровождения информационных систем, Дата офис, Отдел по сопровождению государственных систем маркировки (аналитики).
Обязанности:
-
Разработка программного обеспечения в рамках проектной и операционной деятельности (в том числе адаптация и модификация);
-
Оптимизация программного обеспечения;
-
Документирование программного обеспечения (техническое, пользовательское);
-
Сопровождение программного обеспечения;
-
Консультации по вопросам программного обеспечения;
Требования:
-
Стаж работы от 2-х лет.
- Опыт коммерческой разработки в Computer Vision / ML: от 2–3 лет
- Опыт разработки на Python: от 2 лет
- Опыт доведения CV/ML-решений до production или pilot-ready состояния
-
Ключевая квалификация
- Опыт коммерческой разработки в Computer Vision / ML: от 2–3 лет
- Опыт разработки на Python: от 2 лет
- Опыт доведения CV/ML-решений до production или pilot-ready состояния
- Опыт разработки программного обеспечения с нуля (проектирование БД, API, разработка, масштабирование, поддержка)
-
Технические требования
Computer Vision и ML (обязательно)
- Python для задач CV/ML
- OpenCV, NumPy, scikit-image
- PyTorch
- Классические и нейросетевые подходы в Computer Vision
- Опыт решения задач:
- object detection
- image classification
- semantic / instance segmentation
- трекинг, OCR или video analytics — как плюс в зависимости от продукта
- Подготовка датасетов, формирование требований к разметке, контроль качества данных
- Обучение, валидация и сравнение моделей
- Метрики качества моделей и анализ ошибок
- Пред- и постобработка изображений / видео
-
Инфраструктура и инструменты
- Linux
- Git
- Docker
- Bash / работа с CLI
- Jupyter / скриптовые пайплайны
- Работа с GPU-окружением, понимание CUDA-стека на уровне пользователя
- Базовое понимание деплоя ML-моделей
-
Production / inference
- Экспорт и запуск моделей для инференса
- ONNX / ONNX Runtime
- Оптимизация инференса, профилирование latency / throughput
- TensorRT или OpenVINO
- Работа с изображениями и видео в production-пайплайнах
-
Качество разработки
- Чистый и поддерживаемый Python-код
- Умение работать в существующей кодовой базе
- Автотесты для прикладовой логики и пайплайнов обработки
- Воспроизводимость экспериментов
- Документирование гипотез, экспериментов и результатов
-
Математика и инженерная база
- Линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика
- Понимание архитектур CNN / Transformer-подходов для CV
- Умение читать статьи и адаптировать подходы под продуктовые ограничения
-
Преимуществом будет
- TensorFlow / Keras
- C++
- Ffmpeg
- Работа с видеостримингом (RTSP, GStreamer)
- TensorRT / OpenVINO / CoreML / TFLite
- MLOps-инструменты: MLflow, ClearML, Weights & Biases
- CI/CD (GitLab CI)
- Опыт работы с видеоаналитикой в реальном времени
- OCR / document understanding
- Anomaly detection
- Diffusion / GAN / image enhancement
- Triton Inference Server / TorchServe / FastAPI
-
Опыт оптимизации моделей под edge-устройства или GPU inference