Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды.
·
Data Scientist middle/senior
Кратко:
Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды.
Посмотреть подробнее - ••••••••
#Data_Scientist
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
••••••••
📑 Senior Machine Learning Engineer (Computer Vision)
Удалённо · Контракт, B2B (работа независимым подрядчиком со своим юрлицом)
💎 •••••••• ищет Senior ML CV инженера для технического лидерства в AI Mosaic — продакшн-продукте компьютерного зрения, который автоматически накладывает точную, плотно прилегающую мозаику на видео, заменяя ручную покадровую маскировку автоматизированным результатом в тот же день. Продукт уже работает в продакшене и обрабатывал контент для крупных японских дистрибуционных платформ. Роль шире реализации: улучшать пайплайн, находить точки роста и вести изменения, двигающие продукт вперёд. Задачи: развёртывать и постоянно улучшать продакшн ML-пайплайны AI Mosaic; исследовать и улучшать CV-алгоритмы автоматической цензуры контента и точной генерации мозаики; развивать алгоритмы high-resolution video matting, сегментации и плотной маскировки; разрабатывать алгоритмы пространственно-временного извлечения и трекинга ROI для точной и стабильной маскировки между кадрами; развивать алгоритмы понимания видео, детекции релевантных областей и распознавания движения там, где это улучшает качество маскировки; повышать точность моделей, скорость обработки, стабильность и масштабируемость для high-resolution видео и пакетных нагрузок; проактивно находить технические и продуктовые улучшения и доводить их от гипотезы до продакшена; работать с продуктовыми и инженерными командами, превращая обратную связь и бизнес-запросы в практичные ML-решения.
🧩 Требования: подтверждённый опыт разработки и деплоя CV-моделей в продакшене с самостоятельным владением сложными ML-решениями; сильные навыки программирования на Python и уверенное знание структур данных и алгоритмов; умение строить расширяемые, воспроизводимые и поддерживаемые ML-пайплайны; продуктовое мышление и способность связывать технические улучшения с потребностями пользователей и измеримым эффектом; проактивность в поиске и инициировании улучшений; степень BSc в Computer Science, математике или смежной области. Техстек: обязательно — PyTorch, PyTorch-Lightning, MLflow, эксперимент-трекинг; сильно желательно — camera intrinsics; из стека компании — Python, C++, Unity, DVC, OpenCV, AirFlow, Qdrant, Redis, MongoDB, RabbitMQ, Feast, а также PHP, C#, Go, WebGL, K8s. Будет плюсом: опыт из техстека (C++ и др.), деплой на edge-устройства (мобильные, VR-гарнитуры), создание шейдеров (GLSL, HLSL и др.), степень MSc в CS или математике.
🌐 ••••••••
🔮 •••••••• — бесплатно постим IT-вакансии
Team.Inno – одна из наиболее опытных белорусских компаний в области полного цикла разработки, внедрения и поддержки программного обеспечения, бизнес-анализа, дизайна, тестирования и управления проектами
За 18+ лет мы реализовали более 1600 проектов в разных отраслях для заказчиков из США, Канады, Великобритании, Германии, Франции, Италии, Японии и других стран. Наша команда специализируется на 40+ бизнес-доменах, включая Artificial Intelligence, Machine Learning, Augmented & Virtual Reality
Сейчас Team.Inno объединяет 3500+ специалистов, которые работают в офисах компании в Беларуси, Польше, Литве, Грузии и Германии. Мы постоянно ищем опытных и начинающих специалистов, а с 2025 предлагаем обучение на бесплатных онлайн-курсах для всех, кто хочет начать карьеру в IT
У нас можно пробовать себя на проектах разного масштаба, менять направления и выбирать карьерные треки. Присоединяйся!
Наши ожидания:
Уверенное владение Python;
2+ года профессионального и коммерческого опыта в разработке и применении практик Data Science, NLP и Computer Vision (всех или некоторых) для решения бизнес-задач; знакомство с современными (SOTA) моделями и передовыми подходами в области;
Глубокие знания ML/AI-фреймворков (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn), алгоритмов (supervised, unsupervised, reinforcement learning) и техник (feature engineering, оптимизация моделей, подбор гиперпараметров);
Опыт разработки решений на базе крупных языковых моделей (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), построения интеллектуальных агентов, применения методик MCP и других современных AI-подходов;
Понимание работы с big-data-платформами (Spark, Hadoop) и облачными сервисами (AWS, Azure, Google Cloud) для масштабируемого деплоя;
Базовые навыки DevOps, включая работу с CI/CD, основы Linux и Docker;
Опыт построения MLOps-процессов: автоматизация жизненного цикла ML-моделей (обучение, деплой, мониторинг), управление версиями данных и моделей (MLflow, DVC), настройка пайплайнов (Kubeflow, Airflow), A/B-тестирование;
Опыт использования Git для управления версиями кода и коллаборации;
Степень бакалавра или магистра в областях компьютерных наук, data science, математики, статистики или смежных дисциплин;
Навыки командной работы с продукт-менеджерами, аналитиками данных и бизнес-лидерами;
Владение английским и/или немецким (и другими) языками на уровне не ниже B2.
Будет плюсом
Сертификаты в областях ML, data science или облачных платформ (например, AWS Certified Machine Learning Specialty, Google Cloud ML Engineer или Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate);
Знание современных AI инструментов и опыт их использования в работе.
Мы предлагаем:
Обучение и развитие:
Большой пул разноплановых проектов в таких сферах, как FinTech, Medicine, Entertainment, eCommerce, Gaming, Artificial Intelligence и пр.;
Минимум легаси; короткий бенч;
Широкий стек технологий, возможность перехода между ними;
Индивидуальные карты роста и регулярный пересмотр условий (роли на проекте, уровня ЗП);
Подготовку к собеседованиям с зарубежными заказчиками на английском языке.
Рабочая среда:
⠀Дополнительные бонусы:
Если ты ищешь реальные возможности реализовать себя, управлять профессиональным и карьерным ростом – будем рады видеть тебя в нашей дружной команде!
Создание рабочего места планируется в перспективе.
Привет! Меня зовут Елизавета, я HRBP Points Lab. Веду кандидатов от отклика до оффера и слежу, чтобы наши ожидания совпали с твоими.
О нас
Points Lab строит модели, которые показывают брендам, откуда берутся их продажи: сколько дает реклама в каждом канале, промо, цена, сезон. По этим расчетам компании из FMCG, фармы и ритейла планируют бюджеты. Через наши модели прошло больше 7 млрд рублей рекламных бюджетов, модель собираем за 3 дня вместо классических 3 недель. Мы резиденты Сколково и ИНТЦ МГУ, в команде около 40 человек.
Сейчас расширяем команду моделирования и ищем трех дата-сайентистов уровня от Middle до Senior. Зарплатные ожидания готовы обсуждать на основе твоего уровня.
Ключевые задачи
Требования
Будет плюсом
Почему у нас интересно
Твоя модель попадает в продукт и в интерфейс клиента, а по ее результатам руководители брендов решают, куда пойдут деньги. Свои идеи по методам можно предлагать и проверять: если подход работает лучше текущего, он идет в продукт.
Что мы предлагаем
Как проходит найм
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.