Ведущий инженер по машинному обучению и компьютерному зрению (Python)

На промышленное предприятие ищем специалиста для разработки и внедрения системы видеоаналитики на основе искусственного интеллекта.

боронд, группа компаний На сервисе с: 28.09.26 17:33

Зарплата не указанаРоссияОдинцово (Московская область)Офис

Открыть на hh.ru

О проекте
На промышленное предприятие ищем специалиста для разработки и внедрения системы видеоаналитики на основе искусственного интеллекта.
На территории завода установлено множество камер. Детали и изделия постоянно перемещаются между производственными участками. Необходимо создать систему, которая будет распознавать их
по внешнему виду, отслеживать перемещения и помогать сотрудникам быстро находить нужные объекты.
Дополнительно система должна анализировать производственные операции, учитывать занятость работников и формировать отчеты и графики эффективности.
Система должна работать на собственном сервере предприятия, взаимодействовать с внутренними базами данных и 1С. Обработка видеопотоков, работа моделей ИИ и хранение производственных
данных должны выполняться внутри инфраструктуры компании.

Обязанности:

•Обследовать существующую систему видеонаблюдения, серверное оборудование и информационные системы предприятия.
• Спроектировать архитектуру решения и определить требования к камерам, вычислительным ресурсам и хранению данных.
• Подобрать, адаптировать и дообучить модели машинного обучения на данных предприятия.
• Реализовать распознавание деталей и изделий по визуальным признакам, отслеживание их перемещений внутри одной камеры и между разными камерами.
• Определить, какие детали можно надежно различать по внешнему виду, а для каких потребуется дополнительная маркировка.
• Создать базу событий: обнаружение объекта, время, производственный участок и история перемещений.
• Реализовать поиск детали по наименованию, артикулу или идентификатору с отображением последнего подтвержденного местоположения, времени обнаружения и соответствующего кадра.

•Связать результаты распознавания с номенклатурой, производственными заказами и другими учетными данными.
• Организовать обмен данными с 1С и внутренними базами предприятия через согласованные интерфейсы интеграции.
• Реализовать анализ наблюдаемых действий работников: выполнение производственных операций, длительность работ, ожиданий и простоев.
• Совместно с руководителями производства определить измеримые показатели эффективности с учетом типа операции, объема и качества выполненной работы.
• Разработать отчеты и графики по сотрудникам, сменам и производственным участкам.
• Организовать сбор и разметку видеоданных, проверку точности моделей и разбор ошибок.
• Развернуть систему на сервере предприятия, настроить мониторинг, разграничение доступа и сопровождение.

Требования:

• Практический опыт разработки и внедрения решений на основе машинного обучения и компьютерного зрения.
• Уверенное владение Python, OpenCV и PyTorch или TensorFlow.
• Опыт решения задач обнаружения и распознавания объектов, трекинга и повторной идентификации между камерами: Object Detection, Multi-Object Tracking, Re-identification.
• Опыт подготовки наборов данных, обучения и дообучения моделей, оценки их качества на реальных данных.
• Опыт работы с IP-камерами и видеопотоками в реальном времени.
• Опыт локального развертывания моделей ИИ на серверах предприятия, работы с GPU и оптимизации производительности.
• Знание SQL, опыт работы с реляционными базами данных и разработки API.
• Опыт интеграции внешних систем с «1С:Предприятие 8» через HTTP-сервисы, OData или другие подходящие механизмы обмена.
• Навыки работы с Linux, Docker, Git, средствами журналирования и мониторинга.
• Умение оценивать техническую реализуемость задачи, требования к оборудованию и сроки внедрения.
• Готовность взаимодействовать с производственными специалистами, ИТ-службой и разработчиками 1С.

Будет преимуществом
• Опыт внедрения видеоаналитики на заводах, складах или логистических объектах.
• Опыт распознавания действий и анализа производственных процессов.
• Опыт работы с внешне похожими объектами, перекрытиями, изменением освещения и временной потерей объекта из кадра.
• Знание устройства конфигураций 1С и опыт доработки интеграционных механизмов.
• Опыт интеграции с ERP, MES, WMS и системами видеонаблюдения.
• Опыт совмещения компьютерного зрения с QR-кодами, штрихкодами или RFID.
• Опыт технического руководства проектом или командой разработки.
Ожидаемый результат работы
На первом этапе - работающий пилот на выбранном участке производства, развернутый на сервере предприятия:
• Распознавание согласованного набора деталей и отслеживание их перемещений.
• Поиск детали с отображением последнего подтвержденного местоположения и истории обнаружений.
• Обмен согласованными данными с тестовой базой 1С.
• Анализ выбранных производственных операций.
• Отчеты и графики по согласованным показателям.
• Оценка точности, частоты ошибок, скорости обработки и необходимых ресурсов для масштабирования.
Критерии приемки пилота определяются до начала внедрения. По результатам пилота - развитие системы и распространение на остальные участки завода.

Как откликнуться
Пришлите резюме и краткое описание реализованных проектов в области машинного обучения и компьютерного зрения. Укажите, какую задачу решали, за что отвечали лично, какие результаты получили и эксплуатируется ли решение в реальных условиях.
Отдельно просим указать опыт развертывания ИИ на собственных серверах заказчика и интеграции с 1С.

Условия работы
• Место работы: Московская область, г. Одинцово, ул. Транспортная, д.2.
• Формат работы: производство / гибридный.
• Занятость: проектная.
• Уровень дохода: Заработная плата обсуждается с успешным кандидатом на собеседовании.
• Доступные ресурсы: серверное оборудование, камеры, поддержка ИТ-службы и разработчика 1С.
• Возможность влиять на архитектуру решения, выбор технологий и развитие проекта.

Открыть на hh.ru

Статьи для Data Science & ML

Похожие вакансии Data Science & ML

Сайты компаний

Team Lead

Halyk BankНа сервисе с: 07.10.26 22:08

Зарплата не указанаКазахстанАлматы

Основные обязанности: Руководить командой Data Analysts и Data Scientists, распределять задачи, развивать экспертизу и выстраивать процессы работы команды.
Формировать и развивать data-driven стратегию Soft Collection.
Анализировать клиентское поведение и эффективность различных стратегий коммуникации с клиентами.
Разрабатывать и внедрять ML-модели для:
прогнозирования вероятности оплаты;
propensity-to-pay;
сегментации клиентов;
определения оптимального канала и времени коммуникации;
приоритизации клиентов;
оценки эффективности collection-стратегий.
Разрабатывать decisioning / treatment стратегии: кому, когда и каким способом направлять коммуникацию.
Проводить A/B-тесты и uplift-исследования, оценивать causal impact различных стратегий взыскания.
Развивать систему KPI и метрик направления: cure rate, roll rate, recovery rate, collection rate, cost-to-collect, ROI и другие бизнес-метрики.
Строить аналитические витрины, дашборды и системы мониторинга эффективности стратегий и моделей.
Работать совместно с бизнесом, Collection, Risk, IT, Data Engineering и другими подразделениями.
Переводить бизнес-задачи в аналитические и ML-задачи и обеспечивать их внедрение в production.
Отвечать за качество моделей, мониторинг performance и регулярный пересмотр стратегий.
Развивать культуру experimentation & data-driven decision making внутри направления Основные требования: • Уверенный Python: pandas, numpy, sklearn и ML-библиотеки.
• SQL на продвинутом уровне.
• Хорошее понимание статистики, ML и методов оценки моделей.
• Опыт работы с A/B-тестами, propensity-моделями, классификацией, сегментацией и прогнозированием.
• Понимание банковских/финансовых метрик и процессов кредитования будет большим плюсом.
• Опыт работы с большими данными и распределёнными вычислениями — преимущество.
• Опыт построения аналитических решений и ML-моделей от постановки задачи до production.
• Понимание принципов MLOps и model monitoring будет плюсом.
• Опыт работы с BI-инструментами и построением management dashboards.
• Опыт управления или технического лидерства в команде аналитиков / Data Scientists.
• Умение самостоятельно формировать roadmap направления.
• Сильные коммуникационные навыки и способность говорить с бизнесом на языке финансового результата.
• Умение декомпозировать сложные задачи и выстраивать приоритеты.
• Ориентация на бизнес-эффект, а не только на качество аналитики или ML-модели.
• Способность развивать сотрудников и повышать уровень команды.
Условия: •Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
•Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
•Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
•Бонусы за рекомендации.
•Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
•Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
•Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
•Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
•Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!

Открыть на сайте компании

Сайты компаний

Senior DataScientist

Halyk BankНа сервисе с: 07.10.26 22:03

Зарплата не указанаКазахстанАлматы

Основные обязанности: • Разработка и внедрение RAG системы для корпоративной базы знаний
• Fine-tuning LLM для специфических бизнес-задач
• Создание системы автоматической генерации контента
• Разработка AI-ассистента с интеграцией внешних API
• Оптимизация производительности LLM в продакшене Основные требования: • Высшее образование в области Computer Science, Data Science, математики, статистики или смежных областей
• Минимум 2.5 года опыта работы области Data Science, с языковыми моделями и NLP
• Глубокое понимание архитектур нейронных сетей (Transformers, BERT, GPT, T5)
• Опыт fine-tuning предобученных моделей
• Знание техник Transfer Learning и Few-shot Learning
• Понимание методов оптимизации моделей (quantization, pruning, distillation)
• Опыт работы с современными LLM (GPT, Claude, Llama, Mistral, Gemini)
• Практические навыки prompt engineering и prompt optimization
• Опыт разработки RAG (Retrieval-Augmented Generation) систем
• Знание техник fine-tuning: LoRA, QLoRA, PEFT
• Опыт работы с vector databases (Pinecone, Weaviate, Chroma)

Фреймворки ML/DL:
• PyTorch, TensorFlow
• Transformers (Hugging Face)
• LangChain, LlamaIndex
• vLLM, TGI (Text Generation Inference)
Обработка данных:
• Python (pandas, numpy, scikit-learn)
• SQL базы данных
• Airflow для оркестрации pipeline'ов
Мониторинг и оценка:
• A/B тестирование
• Системы мониторинга качества моделей
• Метрики для NLP задач (BLEU, ROUGE, BERTScore)
Условия: •Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
•Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
•Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
•Бонусы за рекомендации.
•Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
•Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
•Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
•Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
•Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!

Открыть на сайте компании

Сайты компаний

Senior Data Scientist

Halyk BankНа сервисе с: 07.10.26 22:03

Зарплата не указанаКазахстанАлматы

Основные обязанности: Что предстоит делать
• Разрабатывать ML-модели для задач Soft Collection:

o propensity-to-pay;
o вероятность выхода из просрочки;
o прогноз recovery;
o приоритизация клиентов;
o прогноз эффективности коммуникаций;
o сегментация клиентской базы.
• Разрабатывать Next Best Action / Next Best Offer подходы для выбора оптимального действия по каждому клиенту.
• Исследовать клиентское поведение и находить закономерности, которые можно использовать в collection-стратегиях.
• Проводить feature engineering и работать с большими объёмами структурированных данных.
• Экспериментировать с различными алгоритмами: CatBoost, LightGBM, XGBoost, Random Forest, Logistic Regression и другими.
• Оценивать модели не только по ML-метрикам, но и по бизнес-эффекту.
• Проводить A/B-тесты и участвовать в оценке causal impact collection-стратегий.
• Разрабатывать и внедрять модели в production совместно с ML Engineering / MLOps.
• Мониторить performance моделей и участвовать в их регулярном переобучении.
• Взаимодействовать с Data Analysts, MLOps, Risk, Collection и бизнес-командами.
• Технически развивать менее опытных специалистов команды.
Основные требования: Что важно
• 3+ года коммерческого опыта в Data Science / ML.
• Отличное знание Python, SQL, pandas, NumPy, scikit-learn.
• Сильная база в статистике и машинном обучении.
• Практический опыт с градиентным бустингом и классификационными моделями.
• Понимание cross-validation, feature selection, feature importance, model calibration.
• Опыт работы с imbalanced datasets.
• Знание основных ML-метрик: ROC-AUC, PR-AUC, Gini, Precision, Recall, F1.
• Опыт проведения и интерпретации A/B-тестов.
• Умение самостоятельно пройти полный цикл: business problem → data → model → validation → production → monitoring.
• Хорошее понимание того, как ML-модель должна создавать бизнес-ценность.
Будет плюсом
• Опыт в банке, fintech, credit risk или collection.
• Знание PD, LGD, EAD, roll rate, cure rate, recovery rate.
• Опыт с uplift modeling / causal inference.
• Опыт разработки decisioning-систем.
• Опыт работы с MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes или облачной инфраструктурой.
Условия: •Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
•Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
•Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
•Бонусы за рекомендации.
•Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
•Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
•Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
•Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
•Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!

Открыть на сайте компании

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.

Посмотреть полный каталог →Свежие вакансии Data Science & ML