
яндекс · 15 апр.
[[slider]]
Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки товаров из дарксторов. За клиентским приложением стоит большой пласт операционной деятельности: дарксторы, распределительные центры, производство и другие процессы, где много рутинных проверок и огромный потенциал для применения computer vision.
Мы ищем на техлидскую IC-роль сильного CV-инженера, который целиком возьмёт на себя техническую ответственность за создание и развитие CV-решений для операционных процессов. Это не people-management-позиция, а роль с высоким уровнем самостоятельности и ownership.
Ведение CV-решений end-to-end
Вам предстоит вести весь технический контур от выбора подхода и архитектуры до продакшна: определять, где достаточно анализа изображений, а где нужен видеоанализ, решать, когда подходят готовые модели, а когда требуется дообучение.
Детекция нарушений по камерам в дарксторах
Вы будете разрабатывать решения, которые автоматически выявляют отклонения в корректности хранения товара, соблюдении норм гигиены, правил пожарной безопасности и других операционных требований.
Написание кода и сборка пайплайнов
Вам нужно будет писать продакшн-код, собирать пайплайны обработки и инференса, доводить решения до стабильной работы в продакшне.
Баланс качества, стоимости и надёжности
Важно уметь смотреть на задачу с точки зрения не только качества модели, но и стоимости инфраструктуры, надёжности и сложности внедрения.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
* Работали с видеоаналитикой или готовы в неё погружаться
* Имеете сильный опыт в computer vision: детекции, сегментации, классификации
* Умеете самостоятельно вести CV-проекты от идеи до продакшна
* Разрабатываете на Python, владеете фреймворками: PyTorch или аналогами
* Понимаете, как устроены MLOps-пайплайны и деплой моделей
* Проактивны и очень самостоятельны
* Работали с real-time-видеоаналитикой
* Оптимизировали модели: работали с TensorRT, ONNX и другими инструментами
* Разворачивали CV-решения в промышленных или операционных средах