CV/ML-инженер

Дата размещения вакансии: 20.07.2026
Работодатель: KAMAZ Диджитал – компания-создатель цифровых решений для управления производством и транспортом
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Санкт-Петербург
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

KAMAZ Диджитал — ИТ-компания полного цикла: разработчик ПО, интегратор технологий и консультант по цифровой трансформации для промышленности, транспорта и логистики.

Мы родились в 2018 году как дочерняя компания ПАО «КАМАЗ» с миссией оцифровать крупнейший автогигант страны. Сегодня мы — самостоятельный игрок, который создает сложные ИТ-продукты для внешнего рынка и внедряет передовые решения в промышленность.

Команда развивает промышленные видеоаналитические сервисы: анализ продуктивности труда, подсчёт и классификация дефектов на конвейере, и тд.

Ищем человека, который закроет весь пайплайн от обучения до прода.

Обязанности:

  • развивать прод-сервисы CV полного цикла: детекция людей и объектов, multi-object tracking, ReID, action recognition, embedding-поиск по каталогу деталей;
  • обучать и дообучать модели: детекторы (YOLO11/YOLOv12, ultralytics), ReID-эмбеддеры (DINOv3 + LoRA, metric learning), video-модели распознавания действий (VideoMAE/ViT);
  • оптимизировать инференс под прод: экспорт в ONNX, TensorRT (FP16/BF16, engine cache), батчинг, latency-бюджет, потребление GPU-памяти на многочасовых видео;
  • дорабатывать алгоритмическое ядро трекинга (собственные реализации BoostTrack / BoT-SORT / ByteTrack): ассоциация, фильтр Калмана, компенсация движения камеры, восстановление треков по эмбеддингам;
  • вести диалог со смежными командами и заказчиком: контракты API и сообщений.

Требования:

  • коммерческая разработка на Python от 3 лет, уверенные numpy и OpenCV;
  • опыт в компьютерном зрении с выведенными в прод решениями: детекция объектов обязательно, трекинг (MOT) и/или metric learning / ReID — сильный плюс к профилю;
  • практический опыт обучения и дообучения нейросетей (PyTorch, ultralytics): аугментации, подбор гиперпараметров, диагностика переобучения, работа с несбалансированными данными;
  • умение самостоятельно построить измерение качества: выбрать метрику под задачу, собрать ground truth, воспроизводимо померить и доказать улучшение цифрами;
  • опыт продакшн-инференса: ONNX Runtime и/или TensorRT
  • опыт с брокерами и хранилищами: RabbitMQ или Kafka, Redis, S3;
  • инженерная культура: git-flow и code review, линтеры и типизация (ruff/black/mypy), структурированное логирование, конфигурация через YAML/env вместо хардкода;
  • автономность: команды небольшие, задача приходит бизнес-формулировкой, а не готовым ТЗ.

Будет преимуществом:

  • умение работать с ClearML;
  • Docker, Kubernetes, CI/CD;
  • video understanding и action recognition, работа с временными окнами и мультилейбл-постобработкой;
  • векторные БД (Qdrant) и задачи fine-grained retrieval, где классы визуально почти неразличимы;
  • геометрия камеры: калибровка по шахматке, гомография, дисторсия, fisheye;
  • gRPC и FastAPI, проектирование контрактов между сервисами.

Стек: Python 3.11+, PyTorch, ultralytics, ONNX Runtime, TensorRT, OpenCV, numpy, FastAPI, gRPC, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, S3, Qdrant, Docker, Kubernetes, GitLab CI, ClearML, CVAT.

Условия:

  • Ипотека, отсрочка, стабильность. Решайте важные жизненные вопросы с нашей поддержкой: IT-ипотека и отсрочка от службы для тех, кому это актуально;
  • Инвестиции в развитие. Компенсируем ваше обучение, английский (и не только), спортивные абонементы и билеты на конференции. Растите профессионально — мы поможем;
  • Социальная политика. Специальная программа поддержки в разных жизненных ситуациях, включая мамины дни, подарки детям работников при поступлении в первый класс и на Новый год;
  • Офис или удаленка. Выбирайте точку на карте РФ для работы: офисы в трех городах МСК, СПб и Набережные Челны или ваш собственный уютный домашний офис;
  • Встречаемся онлайн и офлайн. Наши активности — от классических квизов в офисе до киберспортивных баталий на удаленке — не дадут заскучать.