В

Lead / Principal Computer Vision Researcher

Мы международная технологическая компания, специализирующаяся на разработке решений в области Интернета вещей (IoT), подключённого транспорта и интеллектуального управления автопарками. Наша команда объединяет талантливых специалистов, кот…

Вельков Григорий Александрович На сервисе с: 13.10.26 11:42

Зарплата не указанаРоссияОАЭНовосибирскНижний НовгородСанкт-Петербург+1 локацияОфис

Вакансия предполагает работу в офисе, для каждой локации — своя карточка вакансии. Щёлкни по локации, чтобы перейти на её карточку.

О компании

Мы международная технологическая компания, специализирующаяся на разработке решений в области Интернета вещей (IoT), подключённого транспорта и интеллектуального управления автопарками. Наша команда объединяет талантливых специалистов, которые помогают бизнесу повышать операционную эффективность, обеспечивать безопасность и внедрять более экологичные технологии.

Наши технологии позволяют подключать коммерческий транспорт к интернету и использовать продвинутую аналитику для эффективного управления автопарками. Благодаря открытой технологической платформе и широкой экосистеме сторонних интеграций мы помогаем компаниям любого масштаба автоматизировать операционные процессы и эффективнее использовать накопленные данные.

Обрабатывая большие объёмы информации и применяя передовые методы аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения, мы разрабатываем решения для повышения производительности, оптимизации работы автопарков, снижения расхода топлива, повышения безопасности водителей и соблюдения нормативных требований.

Наша команда продолжает расти, и мы ищем специалистов, увлечённых технологиями, готовых решать сложные задачи, предлагать нестандартные решения и влиять на развитие продукта.

Мы предлагаем динамичную международную рабочую среду, в которой ценятся инициативность, инженерная экспертиза и командная работа. Наших сотрудников ждут интересные технические задачи, возможности профессионального и карьерного роста, конкурентоспособные условия и открытая корпоративная культура.

Присоединяйтесь к нам и участвуйте в создании технологий будущего в области подключённого транспорта и интеллектуальной мобильности.

Чем предстоит заниматься:

В роли Lead Computer Vision Researcher вы будете определять долгосрочное направление исследований в области компьютерного зрения и машинного обучения для интеллектуальных камер и систем видеоаналитики. Это ведущая исследовательская позиция с высокой технической ответственностью: вам предстоит координировать научную работу исследователей и R&D-инженеров, формировать программу исследований на несколько кварталов и добиваться результатов в условиях высокой неопределённости.

Основные направления работы включают понимание видеоданных и мультимодальные модели (Vision-Language Models, VLM), мониторинг состояния и поведения водителей, трёхмерное восприятие дорожной сцены и ADAS, а также эффективное выполнение моделей ИИ непосредственно на устройствах (Edge AI).

Вы будете развивать научную экспертизу команды, публиковать результаты исследований, выстраивать сотрудничество с университетами и исследовательскими лабораториями и совместно с продуктовыми и инженерными командами доводить перспективные разработки до внедрения в реальные решения. Для этой роли важны научная самостоятельность, строгость экспериментальной методологии и способность превращать открытые исследовательские вопросы в понятные программы R&D.

Основные задачи:

• Определять долгосрочную программу исследований в области компьютерного зрения и видеоаналитики: выбирать перспективные направления, формулировать открытые научно-технические задачи и превращать их в конкретные R&D-проекты на несколько кварталов.

• Исследовать, разрабатывать и проверять новые методы компьютерного зрения и машинного обучения для понимания видео, Vision-Language Models (VLM), мониторинга водителей и анализа поведения, 3D-восприятия дорожной сцены, ADAS и энергоэффективного Edge AI.

• Отвечать за исследовательские проекты полного цикла: формулировать гипотезы, определять объём и этапы работ, управлять научными рисками и обеспечивать содержательные результаты в условиях неопределённости.

• Выстраивать воспроизводимую систему экспериментов: разрабатывать и поддерживать датасеты, бенчмарки, протоколы оценки, сравнительные и абляционные исследования (ablation studies).

• Публиковать научные результаты в ведущих изданиях и на конференциях по Computer Vision и Machine Learning, выступать на конференциях и воркшопах, участвовать в рецензировании научных работ.

• Развивать сотрудничество с университетами и исследовательскими лабораториями: совместные проекты, научное руководство студентами и стажёрами, подготовка совместных публикаций.

• Совместно с инженерными и продуктовыми командами переводить перспективные исследования в готовые к внедрению технологии: от прототипа и валидации до передачи разработчикам и интеграции в камерные продукты.

• Формировать высокие стандарты качества исследований, проводить научно-технические ревью и критически оценивать дизайн экспериментов, методологию и обоснованность выводов.

• Отслеживать современные научные достижения в компьютерном зрении и машинном обучении, объективно оценивать применимость новых подходов к задачам компании и делиться результатами анализа с командой.

• Выступать научным наставником исследователей, R&D-инженеров и стажёров, помогать развивать исследовательские навыки, качество публикаций и способность принимать технические решения.

• Организовывать обмен знаниями: разбор научных статей, технические доклады, документацию и внутренние обучающие встречи.

• Участвовать в технических интервью и оценке исследовательских и инженерных кандидатов, помогать команде привлекать квалифицированных специалистов.

Требования к кандидату:

• Признанная экспертиза в исследованиях компьютерного зрения и машинного обучения с глубокой специализацией хотя бы в одном из направлений: анализ видео и Vision-Language Models, мониторинг водителей и поведенческая аналитика, 3D-восприятие и ADAS либо эффективное глубокое обучение для периферийных устройств.

• Ориентировочно от 8 лет релевантного исследовательского опыта в индустрии или академической среде, включая практическую работу с Computer Vision и Deep Learning, большими датасетами, современной инфраструктурой обучения и строгой экспериментальной оценкой. Срок опыта не является жёстким ограничением для кандидатов с выдающимися научными результатами.

• Обязательный опыт публикации рецензируемых научных работ. Особенно ценятся публикации на ведущих конференциях CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR; публикации в качестве первого автора будут преимуществом.

• Экспертное владение Python и современными фреймворками глубокого обучения (например, PyTorch и JAX), опыт масштабного обучения моделей, распределённых экспериментов и подготовки исследовательских датасетов.

• Опыт постановки открытых прикладных задач как исследовательских гипотез, разработки новых методов, создания прототипов и их экспериментальной проверки. Практическое внедрение разработок в production будет значительным преимуществом.

• Уверенное понимание научной методологии, включая проектирование экспериментов, построение бенчмарков, оценку достоверности результатов и воспроизводимость исследований.

• Знакомство с C++ и инструментами развёртывания моделей на периферийных устройствах (ONNX Runtime, TensorRT) будет преимуществом.

• Степень PhD в области Computer Science, Machine Learning, Computer Vision или смежной количественной дисциплины крайне желательна. Возможен вариант со степенью магистра при выдающихся исследовательских результатах и публикационном опыте.

• Высокая оценка научных результатов профессиональным сообществом, подтверждённая оригинальностью, качеством и практической либо научной значимостью исследований.

• Разговорный английский язык. Способность представлять научные результаты, аргументировать методологические решения, взаимодействовать с международными исследовательскими и инженерными командами.

Мы предлагаем

– Переезд в Дубай под ключ.

Рабочую визу и разрешение на работу оформляет наша команда по релокации вместе с местным партнёром, включая спонсорство визы для семьи. Перелёт в Дубай организуем и оплачиваем мы, по прилёте вас ждёт временное жильё, чтобы выбирать квартиру без спешки. Релокационная выплата приходит с первой зарплатой; точные условия фиксируются в персональном релокационном письме к офферу.

– Доход без подоходного налога.

В ОАЭ нет налога на зарплату: сумма в оффере в дирхамах полностью приходит на ваш счёт.

– Медицинская страховка премиального уровня для вас и семьи.

Групповой полис Allianz, 100% взноса оплачивает компания, без доплат на приёме, покрытие по всему миру кроме США, прямое обслуживание в широкой сети клиник и аптек Дубая.

– Отпуск и отдых.

22 рабочих дня ежегодного отпуска, около 12–14 государственных праздников в году, плюс оплачиваемые дни на здоровье. Выходные в субботу и воскресенье.

– Поддержка семьи.

Компенсация части расходов на школьное образование детей школьного возраста, помощь с выбором района, школы и жилья от коллег, которые сами переехали.

– Офис в Dubai Internet City.

Инженерный хаб международной технологической компании: компьютерное зрение и ИИ, прошивка камер, видеоприложения, бэкенд и продукт, команда растёт весь 2026 год. Работа в офисе с понедельника по пятницу, 09:30–18:30. Питание в офисе по корпоративной программе.

– Сопровождение на каждом шаге.

Один контакт из рекрутинга от первого разговора до первого рабочего дня, команда по релокации по визе и переезду, офисная команда в Дубае после прилёта: страховые карты, доступ в офис, первые дни.

– Город, в котором легко начать.

Англо/русскоязычная среда в офисах, клиниках, школах и госсервисах, один из самых безопасных городов мира, прямые рейсы домой в Европу, Азию и Африку за четыре–шесть часов.

Похожие вакансии Data Science & ML

hh.ru
ylab development

ML Engineer

ylab developmentНа сервисе с: 13.10.26 12:38
200k–250k ₽РоссияМоскваУдалёнка

Ищем ML-инженера, который умеет не просто обучать модели, а доводить их до production: от данных и feature engineering до деплоя, мониторинга и улучшения качества в реальных системах.

Что будет в работе

  • Разработка и развитие ML-моделей: классические ML (классификация, регрессия, ранжирование), deep learning, NLP.

  • Проектирование и реализация end-to-end ML-пайплайнов: от данных и feature engineering до обучения, валидации и деплоя.

  • Работа с данными: ETL/ELT, подготовка датасетов, feature store, работа с большими объёмами данных.

  • Деплой моделей в production: Docker, Kubernetes, REST/gRPC API, batch/online inference.

  • Настройка MLOps: MLflow/W&B, версионирование моделей и данных, CI/CD/CT, автоматизация переобучения.

  • Мониторинг моделей в production: метрики качества, latency, throughput, data/model drift, алертинг.

  • Участие в архитектурных решениях: выбор подходов, оценка trade-off’ов, влияние на стабильность и масштабируемость системы.

  • Взаимодействие с data scientists, инженерами, аналитиками и бизнес-стейкхолдерами.

Что важно

  • Коммерческий опыт в ML/ML Engineering от 3 лет, уровень Middle+ / Senior.

  • Уверенное владение Python:pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch или TensorFlow.

  • Опыт построения и деплоя ML-моделей в production (не только Jupyter/прототипы).

  • Понимание классического ML: supervised learning, feature engineering, валидация, метрики качества.

  • Опыт работы с данными: SQL, ETL/ELT, Spark/Databricks (желательно), работа с большими датасетами.

  • Опыт работы с Docker, базовое понимание Kubernetes, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions).

  • Опыт настройки MLOps: MLflow/W&B, версионирование моделей/данных, автоматизация пайплайнов (Airflow, Kubeflow, Databricks Workflows).

  • Понимание мониторинга моделей в production: метрики, drift detection, алертинг, retraining.

  • Умение работать автономно, брать задачу целиком и доводить до результата.

  • Умение переводить бизнес-требования в технические решения и аргументировать свой выбор.

Будет плюсом

  • Опыт работы с LLM/GenAI: RAG, embeddings, vector databases (FAISS, Milvus, pgvector), prompt engineering, fine-tuning (LoRA)

  • Практика LLMOps: MLflow, Langfuse, LangSmith, Weights & Biases, evaluation harnesses (Ragas, DeepEval)

  • Опыт работы с agentic systems: LangGraph, CrewAI, multi-agent workflows

  • Опыт работы с облачными ML-платформами: AWS SageMaker, Azure ML, Vertex AI

  • Опыт работы с feature stores (Feast, Tecton), model registries, A/B testing, canary deployments

  • Знание паттернов MLOps: CI/CD/CT, drift detection, rollback, monitoring (Prometheus, Grafana, Evidently, Arize)

  • Английский язык для работы с зарубежной документацией, командами и стейкхолдерами.

Английский

  • Для проектов без английского язык не требуется.

  • Для европейских и американских проектов нужен английский от B2+.

Процесс

  • Короткое общение с рекрутером.

  • Техническое интервью / TechCertify-скрининг.

  • Передача на подходящие проекты клиентам.

Если вам близок инженерный подход к ML, нравится не просто «обучать модели», а доводить их до production и влиять на реальные продукты - будем рады пообщаться.

Другие площадки
промсвязьбанк

Senior Data Scientist

промсвязьбанкНа сервисе с: 16.06.26 04:07↑ Вакансия с автоподнятием
от 350k ₽РоссияМоскваГибрид

В ИТ‑командах банка ПСБ и дочерней ИТ‑компании ПСБ Лаб уже более 4000 сотрудников. Мы разрабатываем и внедряем финтех продукты и приложения для клиентов, сопровождаем сложные ИТ‑системы банка и входим в тройку цифровых банков России.

Ключевые задачи:

  • Разработка ML-решений: Полный цикл создания моделей (кластеризация, прогнозирование, рекомендательные системы, оптимизация) от гипотезы до продвинутого продакшена.
  • Работа с Big Data: Извлечение, агрегация и feature engineering из терабайтов сырых данных (SQL).
  • Продакшн: Развертывание моделей, мониторинг дрифта и ретрининг.
  • Аналитика: Поиск бизнес-инсайтов через A/B тесты, казуальный анализ и исследовательский анализ.
  • Менторство: Рецензирование кода джуниоров, управление техническим бэклогом и best practices команды.

Что важно для нас:

  • От 3–5 лет коммерческого DS/ML (из них 1+ год в роли сеньора).
  • ML: Глубокое знание классических алгоритмов (XGBoost, LGBM), градиентного бустинга, временных рядов.
  • Программирование: Python (Senior уровень) — Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, Чистый, модульный код.
  • Data: Продвинутый SQL (оконные функции, оптимизация запросов).
  • Опыт с ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Dask или Spark (PySpark).
  • Инженерия: Git, базовые знания Airflow/Kubeflow.
  • Статистика: p-value, мощности теста, бутстрэп, A/B тесты на несбалансированных данных.

Что предлагаем:

  • График работы: 5/2 (пн-чт с 09:00 до 18:00, пт до 16.45).
  • Гибридный формат работы.
  • Официальное оформление в соответствии с ТК РФ.
  • Конкурентный уровень дохода.
  • Доплата к отпуску и больничному листу.
  • «Кафетерий льгот»: ДМС для работника и членов семьи, возмещение затрат на отдых, спортивные услуги, покупки на маркетплейсе «ПСБ Маркет».
  • Дополнительные льготы при заключении брака и рождении детей.
  • Материальная поддержка в определенных жизненных ситуациях.
  • Бесплатная программа поддержки работников: юридические, финансовые и психологические консультации, помощь в бытовых вопросах, автопомощь, корпоративные скидки, профориентация детей работников.
  • Возможность профессионального развития и прохождения внутреннего и внешнего профессионального обучения.
  • Корпоративная паритетная пенсионная программа.
hh.ru
СБЕР

Data Scientist (Research)

СБЕРНа сервисе с: 13.10.26 12:35
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично.

Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования.

Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы.

Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами.

Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны.

Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России!

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Обязанности

  • исследование и разработка новых методов и алгоритмов машинного обучения
  • эксперименты в области глубинного обучения, обучения с подкреплением, байесовских методов, VAE и других прикладных направлений
  • исследование и применение современных NLP-методов: трансформеры, LLM API, LangChain
  • анализ данных для проверки исследовательских гипотез
  • проектирование и проведение экспериментов, оценка результатов
  • подготовка прототипов для тестирования новых подходов
  • анализ применимости новых методов к задачам компании
  • подготовка предложений по архитектуре моделей и выбору методов
  • подготовка отчётов и презентация результатов исследований.

Требования

  • опыт работы на позиции Data Scientist / исследователя — от 2 лет, в том числе в исследовательских задачах
  • Python — уверенное владение, включая фреймворки для ML и DL: PyTorch, scikit-learn, pandas, numpy
  • SQL — составление запросов; опыт работы с PostgreSQL
  • глубокое знание классических и современных методов ML
  • понимание глубинного обучения, обучения с подкреплением, байесовских подходов, VAE
  • опыт проведения исследований: формулирование гипотез, дизайн экспериментов, статистическая оценка
  • математическое моделирование, статистика, системный анализ
  • опыт экспериментальной работы с NLP-моделями и трансформерами.

Будет плюсом:

  • опыт работы с Hugging Face Transformers, LangChain, LLM API
  • опыт контейнеризации и запуска экспериментов в Docker
  • опыт работы с большими данными (PySpark, Hive, HDFS)
  • опыт работы в банковской / финансовой сфере
  • навыки работы с генеративными AI-моделями
  • опыт создания AI-агентов и использования их в работе
  • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
  • навыки создания и использования AI-агентов
  • инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

  • гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1
  • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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