Multimodal AI Engineer

Дата размещения вакансии: 05.06.2026
Работодатель: Glassford Global
Уровень зарплаты:
от 200000 RUR
Город:
Москва
Ленинский проспект
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет
О проекте:
Мы создаем production AI-систему для автоматизированного контроля качества приемки продукции. Проект находится на стадии активной разработки MVP с дальнейшим масштабированием в полноценный промышленный AI-продукт.
Что предстоит делать:
  • Разработка AI-конвейера: видео приемки → выделение этапов → анализ фото и видео → structured JSON → rule engine → автоматический отчет.
Основные задачи:
  • Разработка multimodal AI pipeline;
  • Интеграция Vision LLM и Computer Vision моделей;
  • Обработка и анализ видео;
  • Выделение этапов процесса приемки;
  • Frame extraction и работа с таймкодами;
  • Проектирование backend и AI-архитектуры;
  • Построение очередей обработки и orchestration сервисов;
  • Генерация структурированных результатов и отчетов;
  • Оптимизация производительности и стоимости inference.
Стек:
  • Python
  • OpenCV
  • FFmpeg
  • LLM / Vision Models
  • REST API
  • Queue Systems
  • GPU Inference
Нам важен обязательный опыт с:
  • Production AI systems;
  • Python backend development;
  • LLM / AI integration;
  • Computer Vision$
  • проектированием масштабируемых систем.
Будет преимуществом:
  • CCTV / surveillance systems;
  • retail, logistics или industrial AI;
  • RTSP/video streams;
  • LangChain, LlamaIndex;
  • GPU optimization.
Мы ищем человека, который:
  • Умеет быстро собирать MVP и доводить его до production;
  • Принимает самостоятельные технические решения;
  • Понимает архитектурные компромиссы;
  • Ориентирован на результат, а не на исследования ради исследований.

Условия:

  • Удаленный формат с периодическими встречами в офисе: м. Ленинский пр-т / Тульская / Шаболовская / Площадь Гагарина
  • Сотрудничество на основе договора ГПХ.
  • Доход: от 200 000 руб на руки (итоговая вилка обсуждается с финальным кандидатом)

При отклике будем рады увидеть: описание реализованных AI-проектов, опыт работы с CV/Video Analytics и примеры архитектурных решений.