Коротко о вакансии
- Зарплата
- 75 000 – 85 000 ₽ в месяц
- Работодатель
- ООО «Норникель спутник»Все вакансии работодателя · 3
- Формат
- Гибкий
- Оформление
- уточняйте у работодателя
- Опыт
- 3–6 лет
- Как откликнуться
- по телефону работодателя — номер откроется после входа
Требования к кандидату
- Образование: высшее образование — специалитет, магистратура
- Опыт работы: от 3 лет
- Квалификация: Информационные технологии / Компьютерные науки / Автоматизация производственных процессов
- 1
- Опыт разработки и промышленного внедрения моделей компьютерного зрения (детекция, сегментация, трекинг) от 3 лет. 2
- Уверенное владение Python, PyTorch, OpenCV
- Практический опыт работы с семейством YOLO-моделей. 3
- Опыт построения MLOps-пайплайнов (Airflow, ClearML, DVC) и деплоя моделей на Triton Inference Server или аналогах. 4
- Опыт работы с инструментами разметки данных (CVAT, LabelStudio) и подготовки датасетов для задач компьютерного зрения. 5
- Навыки разработки и документирования технических решений (ТЗ, спецификации, протоколы тестирования, инструкции)
Место работы и занятость
- График: ненормированный рабочий день
- Место работы: Саратовская область, г. Саратов, Московская улица, 113/117
- Подходит для: иные категории граждан
Описание вакансии
- 1
- Участие в полном цикле разработки и внедрения CV-решений: сбор и разметка данных, обучение моделей, тестирование, деплой и поддержка в продуктиве. 2
- Разработка и адаптация моделей компьютерного зрения (детекция, сегментация, классификация, трекинг объектов) под конкретные задачи промышленных предприятий Норникеля. 3
- Проектирование и сопровождение MLOps-пайплайнов (Airflow, ClearML, DVC, Triton Inference Server) для автоматизации процессов обучения, валидации и деплоя моделей. 4
- Интеграция CV-моделей в производственные процессы и информационные системы предприятий (REST API, микросервисная архитектура, стриминг видеопотоков). 5
- Создание инструментов подготовки данных: разметка, аугментация, конвертация форматов датасетов, визуализация аннотаций (CVAT и аналоги). 6
- Оптимизация инференса моделей для работы в условиях высоких нагрузок и ограниченных вычислительных ресурсов (TensorRT, ONNX, квантизация, прунинг). 7
- Взаимодействие с бизнес-заказчиками: сбор и уточнение требований, согласование критериев приёмки, демонстрация прототипов и результатов. 8
- Подготовка технической и проектной документации: ТЗ, спецификации, инструкции по эксплуатации, протоколы тестирования. 9
- Мониторинг и поддержка внедрённых CV-систем в промышленной эксплуатации, анализ метрик качества и устранение инцидентов