ML инженер в команду компьютерного зрения
Computer vision ML engineer
Москва
От 3 лет
Гибрид
Полная занятость
Что вы будете делать
Мы разрабатываем системы компьютерного зрения, которые управляют качеством производственных процессов. Наши модели работают непосредственно на производственных линиях, влияя на выпуск продукции, производительность оборудования и качество миллионов упаковок товара для животных.
Наши решения способны обнаружить проблему, уведомить операторов, остановить производственную линию и предотвратить выпуск брака. Поэтому для нас важны не рекордные метрики на Kaggle, а надежность системы в реальной эксплуатации.
Сегодня наши решения уже работают на производстве, а следующий этап — масштабирование на десятки производственных линий и различные фабрики.
- Разрабатывать и развивать production-ready системы Computer Vision для промышленного производства
- Создавать надежные решения для задач object detection и segmentation
- Анализировать ошибки моделей и улучшать качество системы не только за счет ML, но и за счет инженерных решений и бизнес-логики
- Разрабатывать пайплайны обучения, валидации и внедрения моделей
- Доводить модели до промышленной эксплуатации и сопровождать их после запуска
- Адаптировать существующие решения под новые производственные линии, оборудование и условия эксплуатации
- Работать над масштабированием CV-систем на десятки производственных машин
- Оптимизировать инференс под промышленное оборудование
- Разрабатывать вспомогательную логику и backend-компоненты вокруг моделей
- Совместно с инженерами производства участвовать в поиске причин возникновения дефектов и разработке систем контроля
Мы ожидаем
- коммерческий опыт разработки Computer Vision решений от 5 лет;
- уверенное владение Python и PyTorch;
- опыт решения задач Object Detection и Instance/Semantic Segmentation;
- опыт вывода ML-моделей в промышленную эксплуатацию;
- понимание полного жизненного цикла CV-систем — от сбора данных до эксплуатации;
- опыт анализа ошибок моделей и повышения качества системы;
- понимание, что качество достигается не только новой архитектурой сети, но и инженерными решениями;
- опыт работы с OpenCV; Docker; ClearML;
- опыт оптимизации инференса (ONNX Runtime, TensorRT или аналогичные инструменты);
- понимание backend-разработки и готовность писать производственный код вокруг моделей;
- опыт работы с Git.
Будет плюсом
- опыт работы с промышленными камерами;
- опыт работы с REST API;
- MongoDB или другими NoSQL БД;
- опыт построения MLOps-пайплайнов;
- опыт масштабирования CV-систем на множество площадок;
- опыт интеграции моделей с промышленным оборудованием.
Работать в Mars — здорово!
Узнайте, что вас ждёт в нашей команде.
Чтобы вы могли расти и развиваться вместе с нами
Чтобы вы могли расти и развиваться вместе с нами
