Пресненская набережная 12
Ищем специалиста по компьютерному зрению и нейросетям для работы над существующим проектом на базе NVIDIA Jetson Orin Nano / Orin NX.
У нас уже есть работающий программный комплекс для обработки видеопотоков с нескольких камер. Хотим усилить команду разработчиком, который сможет заниматься оптимизацией существующего ПО, настройкой камер, подбором и обучением нейросетевых моделей.
Основной приоритет — высокая производительность, минимальные задержки обработки изображений и стабильная работа системы.
Основные задачи:
- Разработка и оптимизация программного обеспечения для NVIDIA Jetson.
- Анализ существующего видеопайплайна, поиск узких мест и снижение задержек от получения кадра до результата обработки.
- Оптимизация CUDA-предобработки изображений и TensorRT-инференса.
- Работа с камерами через MIPI CSI-2, USB, V4L2, DMABUF, NVIDIA Argus.
- Настройка камер, параметров изображения, режимов захвата и предобработки RAW.
- Интеграция новых камер, диагностика проблем с драйверами и совместимостью.
- Подбор подходящих архитектур нейросетей, обучение, дообучение и оптимизация моделей.
- Анализ качества работы моделей, поиск причин ошибок распознавания.
- Формирование заданий на сбор датасетов, определение требований к съёмке и разметке.
- Доработка существующего C++/CUDA-кода, тестирование и отладка на реальном оборудовании.
Требуемые знания и опыт:
- C++ и Python - уверенное владение, опыт разработки многопоточных приложений.
- NVIDIA Jetson - практический опыт работы с Orin Nano / Orin NX, JetPack, Linux/L4T.
- CUDA - работа с GPU-памятью, CUDA Streams/Events, разработка и оптимизация kernels.
- TensorRT - C++ API, ONNX, execution contexts, оптимизация инференса, FP16/INT8.
- Linux Camera Stack - V4L2, MIPI CSI-2, DMABUF, GStreamer, понимание NVIDIA Argus и драйверов камер.
- Computer Vision - OpenCV, VPI, работа с RAW/Bayer/RGB, обработка и преобразование изображений.
- Machine Learning — PyTorch, YOLO и другие модели компьютерного зрения, опыт самостоятельного обучения и оценки качества моделей.
- Оптимизация производительности — профилирование CPU/GPU, анализ задержек, управление буферами и асинхронной обработкой.
- Linux и инструменты разработки - Git, CMake, Ninja, SSH, отладка и работа с логами.
Будет Вашим преимуществом:
- Опыт разработки или доработки Linux-драйверов камер и Device Tree.
- Работа с несколькими камерами одновременно, аппаратной синхронизацией.
- Опыт написания собственных CUDA kernels для обработки изображений.
- Знание алгоритмов компьютерного зрения и обработки видеопотоков.
- Опыт подготовки датасетов и организации процесса разметки.
- Знание C# для поддержки существующего приложения управления.
- Опыт работы с тепловизионными и монохромными камерами.
Что для нас важно:
Ищем не просто специалиста по обучению нейросетей, а разработчика, который понимает всю цепочку обработки изображения - от получения данных с камеры до выполнения модели на GPU.
Важно умение самостоятельно разбираться в существующем проекте, предлагать технические решения, реализовывать их и проверять результат.
При этом работа предполагается в составе команды, с возможностью обсуждать архитектуру, задачи и дальнейшее развитие системы.
Рассматриваем специалистов с хорошим практическим опытом, которым интересны Embedded AI, Computer Vision и низкоуровневая оптимизация программного обеспечения.
