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

Зарплата не указанаРоссияОАЭНижний НовгородНовосибирскСанкт-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
headhunter::analytics/data science

Senior Data Scientist (команда рекомендаций)

headhunter::analytics/data scienceАвтоподнятие
от 450k ₽РоссияМоскваУдалёнка

Мы ищем data scientist’а с опытом работы в текстовых задачах, рекомендательных или поисковых системах. Если вы хорошо знаете математику, любите копаться в больших массивах данных, находить в них закономерности, и умеете внедрять свои решения в продакшн, то мы будем рады видеть вас в нашей компании.

Мы развиваем ML-модели ранжирования поиска и рекомендаций, которые позволяют находить работу людям со всей страны. Наша основная задача состоит в количественном росте продуктовых метрик, таких как кол-во откликов/приглашений, все гипотезы строго проверяются с помощью A/B-экспериментов. Наши решения работают в online режиме под большой нагрузкой на поисковом кластере из 100+ машин. Мы работаем в продуктовых кросс-функциональных (frontend/backend/data science) командах по гибким методологиям.

Требования

  • Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн;

  • Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning;

  • Знание принципов работы нейросетевых моделей для обработки текста;

  • Опыт в ранжировании, рекомендациях, а также в nlp-задачах будет большим плюсом;

  • Уверенное владение Python (numpy, scipy, pytorch, sklearn), приветствуется знание и опыт с Java;

  • Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных;

  • Желателен опыт работы с различными источниками данных: SQL, Cassandra, Hive, Presto, Kafka, etc.;

  • Понимание и опыт работы с A/B-экспериментами;

Обязанности

  • Развитие моделей поискового ранжирования и рекомендательных систем;

  • Тюнинг существующих моделей, feature engineering, а также построение новых решений с нуля;

  • Прототипирование и доведение своих решений до продакшна на python;

  • Полная поддержка своих моделей: от написания запроса для выгрузки обучающей выборки из хранилищ данных до анализа результатов A/B-экспериментов и переключения всех пользователей на новый функционал;

Условия

  • Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса;

  • Гибкий график рабочего дня;

  • Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок;

  • Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);

  • Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях;

hh.ru
Сибинтек-Софт

Team Lead LLM (Большие языковые модели)

Сибинтек-СофтАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Мы ищем руководителя, с сильным техническим бэкграундом, который возглавит команду, определит архитектуру и обеспечит техническую реализацию проекта по направлению «Генеративный ИИ». Проект охватывает все этапы от исследования до промышленного внедрения.

Обязанности:
  • Формирование и развитие команды: активный найм, онбординг, менторство, создание культуры инженерного совершенства;

  • Техническое лидерство: проектирование архитектуры проекта (от инфраструктуры до кода), выбор технологического стека, ревью ключевых решений, контроль качества;

  • Управление жизненным циклом моделей: координация процессов pre-training, SFT, RLHF/DPO, оценка качества (eval), мониторинг экспериментов;

  • Оптимизация MLOps-пайплайнов: проектирование и автоматизация конвейеров данных, обучения, валидации и развертывания; обеспечение воспроизводимости экспериментов;

  • Ресурсное планирование: распределение GPU-ресурсов, управление очередями заданий, оптимизация утилизации оборудования (включая I/O и память);

  • Информационная безопасность: разработка и внедрение политик безопасной работы с данными и моделями в закрытом контуре, контроль соответствия требованиям ИБ;

  • Взаимодействие со стейкхолдерами: координация с смежными командами и бизнес-подразделениями, регулярная отчетность о статусе и рисках.

Требования:
  • Опыт работы в области ML / NLP от 5 лет, из них не менее 2 лет — на руководящих позициях (Team Lead, Tech Lead, Engineering Manager);

  • Глубокое понимание архитектуры трансформеров, принципов обучения и инференса LLM;

  • Практический опыт распределенного обучения (Distributed Training) с использованием DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Ray;

  • Уверенное владение Python, PyTorch, экосистемой Hugging Face;
  • Опыт построения MLOps-пайплайнов на Kubernetes, Airflow и CI/CD;
  • Понимание принципов работы с высоконагруженной GPU-инфраструктурой (оптимизация I/O, мониторинг, работа с очередями);
  • Знание основ информационной безопасности при обработке больших данных в закрытых контурах;
  • Опыт управления командой от 5 человек: найм, адаптация, постановка целей, развитие сотрудников.

Будет плюсом:

  • Опыт запуска LLM-систем в production с нуля;

  • Работа с узкоспециализированными (доменными) данными;

  • Опыт оптимизации моделей: квантизация, дистилляция, pruning.

Условия:
  • Работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.);
  • Оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные);
  • ДМС со стоматологией с первых недель работы.
hh.ru
ozon

Data Scientist

ozonАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Привет! Мы команда разработки систем технического зрения. Развиваем технологии компьютерного зрения для автоматизации складских процессов Ozon. Наши решения работают с реальными видеопотоками и ML-моделями в продакшене, помогая повышать операций и снижать влияние человеческого фактора.

Ищем специалиста, который будет создавать и развивать CV-системы — от выбора алгоритмов до внедрения в промышленную эксплуатацию.

Вы будете

  • Разрабатывать и улучшать модели компьютерного зрения (детекция, классификация, трекинг, сегментация).
  • Подбирать алгоритмы и подходы под прикладные задачи, проводить эксперименты и оценивать качество моделей.
  • Оптимизировать модели и алгоритмы для эффективной и быстрой работы на больших объёмах данных в production.
  • Проектировать и оптимизировать inference-пайплайны, включая real-time сценарии.
  • Разрабатывать ML- сервисы и работать с микросервисной архитектурой (Python).
  • Анализировать производительность решений и находить узкие места - от моделей до инфраструктуры.
  • Работать с видеопотоками и создавать high-load системы обработки данных.
  • Взаимодействовать с инженерами и разработчиками на всех этапах - от исследования до продакшена.

Нам важно

  • Высшее образование в области математики, компьютерных наук или смежных технических дисциплин.
  • Уверенное знание Python и опыт промышленной разработки.
  • Практический опыт в Computer Vision или Machine Learning.
  • Понимание классических алгоритмов CV и современных ML-подходов.
  • Знание основных метрик качества моделей и методов их валидации.
  • Хорошую алгоритмическую базу (структуры данных, оценка сложности).
  • Навыки написания чистого, поддерживаемого кода и работы с Git.

Будет плюсом

  • Опыт работы с GPU (Nvidia, CUDA, TensorRT).
  • Опыт построения real-time систем или оптимизации latency.
  • Опыт deployment и применения MLOps-практик.
  • Опыт работы с видеопотоками (RTSP/RTP) или потоковыми системами обработки данных.
  • Опыт разработки high-load сервисов.
  • Знание C++ для performance-критичных компонентов.
  • Опыт работы с Airflow, Docker, Kubernetes или аналогичной инфраструктурой.
  • Знание SQL и опыт работы с БД.
  • Навыки написания unit- и integration-тестов.
  • Английский язык на уровне чтения технической документации.

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