Вакансии

Allen Control Systems is looking for a Director of Computer Vision and Machine Learning to lead perception and tracking strategy, manage teams, and deliver production computer vision and machine learning systems.

разработка ПО на Python с использованием FastAPI, PostgreSQL. отличное знание Python.

Lead the design and development of computer vision systems for biometrics (face attributes, detection, quality, and recognition). Rigorous fairness analysis and benchmarking of biometric models across various datasets and operating conditions.

You will be helping build a video-processing pipeline, picking up well-scoped tasks and delivering them at pace. • Hands-on experience with FFmpeg and video/image processing.

Lead the design and development of computer vision systems for biometrics (face attributes, detection, quality, and recognition). Rigorous fairness analysis and benchmarking of biometric models across various datasets and operating conditions.

• Design and develop human-like, action-level chatbots that not only converse naturally but also initiate and execute user workflows inside the product. • Participate in the architecture and development of an intelligent, context-aware translation system that preserves meaning, tone, and style.

Разрабатывать, обучать и внедрять ML/DL-модели для бизнес-задач. Строить AI-агентов и multi-agent workflows с tool/function calling, MCP и LangGraph/LangChain (или аналогами).

We’re looking for a Python developer with strong teaching skills to lead a practical, project-based program for students aged 10–15. Your responsibilities.

• Develop and adapt computer vision/video analytics models for detection, tracking, and recognition. • Work with video pipelines, including RTSP/HTTP, decoding, sampling, and batching.

— Разработка масштабной системы видеомониторинга и интеллектуальной видеоаналитики. — Техническое лидерство направления Computer Vision.

Разрабатывать, тестировать и интегрировать ПО для роботизированных платформ (Unitree G1, Unitree R1, Unitree Go2, AgiBot C5 и др.) на C++ и Python; Создавать узлы (ноды) в среде ROS2 для восприятия, планирования движений, управления манипуляторами и навигации;

Neoai IT Center izlayapti mutaxassislarni bir nechta yo'nalishlarda: backend dasturlash (python, Django, Fastapi, Node.js, Express.js, Java, Spring Boot, PHP, Laravel, Rest API, Postgresql, Mysql, Mongodb, Git, Docker), frontend (HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, React, Next.js, Vue.js, Angular, Tailwind CSS, Bootstrap, Git), mobil dasturlash (Dart, Flutter, Kotlin, Java, Swift, React Native, Firebase, Android Studio, Xcode, Git), UX/UI dizayn (Figma, Adobe XD, Photoshop, Illustrator, Figjam, UI Design, UX Research, Wireframing, Prototyping, Design System), kiberxavfsizlik (Linux, Python, Bash, Networking, TCP/IP, Wireshark, Nmap, Burp Suite, Metasploit, OWASP, Git, Docker), data science (Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, SQL, Jupyter Notebook, Git), data analitika (Python, Pandas, Numpy, SQL, Excel, Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook), sun'iy intellekt (Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Hugging Face, OpenAI API, Langchain, Numpy, Pandas, Git, Docker), robototexnika (Python, C++, Arduino, ESP32, Raspberry Pi, ROS, Matlab, Arduino IDE, OpenCV, Sensors, Git). Ish joyi Toshkent shahrida, ish vaqti 3 soat, maosh 4-5 million so'm. Vazifalar: o'quvchilarga zamonaviy IT texnologiyalarini nazariya va amaliyot asosida o'rgatish, darslarni amaliy loyihalar va real vazifalar bilan tashkil etish, o'quvchilar bilan individual ishlash va ularning rivojlanishini kuzatib borish, dars materiallari va amaliy topshiriqlar tayyorlash. Nomzodlar mas'uliyatli, kommunikativ bo'lishi, o'z yo'nalishi bo'yicha amaliy tajribaga ega bo'lishi, yangi texnologiyalarni muntazam o'rganib borishi talab etiladi. Shuningdek, tajribali mutaxassislar bilan birga professional muhitda rivojlanish imkoniyati mavjud.

Задачи: — Руководить командой Computer Vision Engineers — Проектировать архитектуру production AI-систем — Менторить инженеров и проводить code review — Декомпозировать задачи и контролировать качество реализации — Разрабатывать пайплайны обработки десятков и сотен RTSP-потоков — Оптимизировать инференс на GPU и CPU — Принимать ключевые технические решения — Участвовать в найме и развитии AI-команды Основной стек: Python, PyTorch, OpenCV, YOLO, RTSP, GStreamer, NVIDIA DeepStream, TensorRT, Triton Inference Server, ONNX, OpenVINO, CUDA, FastAPI/gRPC, Docker и Kubernetes. Что важно: ✅ Сильный коммерческий опыт в Computer Vision и Video Analytics ✅ Опыт технического лидерства или менторства ✅ Запуск production AI-систем ✅ Уверенное знание Python, PyTorch, OpenCV и YOLO ✅ Практический опыт с RTSP, GStreamer, DeepStream и TensorRT ✅ Оптимизация моделей через ONNX, TensorRT, OpenVINO, CUDA или Quantization ✅ Понимание высоконагруженной обработки видеопотоков ✅ Умение принимать и аргументировать архитектурные решения Будет плюсом: ➕ Triton Inference Server ➕ C++ и CUDA ➕ Kafka и потоковая обработка данных ➕ MLflow и MLOps ➕ ViT, DETR, Swin и Video Transformers ➕ VLM, RAG, LangGraph, vLLM и Function Calling ➕ Опыт найма и формирования AI-команд Предлагаем влияние на архитектуру и технологический стек, сильную инженерную команду и работу над высоконагруженной системой промышленного уровня.

Требуется специалист на позицию Senior AI/ML Engineer. Требуемые навыки: — Python — OpenCV — Deep Learning — Компьютерное зрение — Agentic systems — FastAPI — Langgraph — DeepEval — Langfuse — vLLM Вакансия предполагает полный рабочий день с возможностью удалённой работы.

Задачи: — Проектировать и разрабатывать multi-agent системы. — Интегрировать LLM с внутренними инструментами и сервисами. — Разрабатывать backend-сервисы и API для agent workflows. — Реализовывать RAG pipelines и tool/function calling. — Создавать CLI-based agent workflows и инструменты автоматизации. — Разрабатывать Computer Vision pipelines: object detection, multi-object tracking, person re-identification. — Разрабатывать multi-camera multi-person tracking для сетей камер. — Работать с видеопотоками в реальном времени и оптимизировать GPU inference. Требования: — Опыт работы с Node.js ecosystem и Express.js. — Уверенное владение Python. — Опыт работы с LLM APIs и prompt engineering. — Опыт работы с RAG, tool calling или agent frameworks. — Знакомство с Docker, Linux и Git. — Опыт работы с PyTorch и OpenCV. — Опыт в object detection и multi-object tracking. — Опыт работы с YOLO, ByteTrack / BoT-SORT или аналогами. — Понимание person re-identification и vector search. — Опыт работы с Milvus / FAISS. — Опыт обработки видео с ffmpeg / GStreamer. — Работа с RTSP и hardware decoding. Будет плюсом: — Опыт в NLP и ML. — Опыт развёртывания open-source LLM. — Опыт оптимизации inference. — Опыт работы с Vision-Language Models. — TensorRT / ONNX Runtime. Условия: — Удалённый формат работы. — Заработная плата: 1.600–3.200 USD net в месяц.

О проекте Промышленная видеоаналитика. Ядро уже работает - детекция, трекинг, распознавание лиц, детектор СИЗ, API и веб-интерфейс. Нужно довести систему до продакшн внедрения. Задачи: - Довести распознавание лиц до измеримого качества: разметка, калибровка порогов, метрики FAR/FRR - Устойчивое отслеживание - Оптимизация производительности пайплайна под CPU-only сервер для оффлайн обработки - Обучение и дообучение детекторов на собственных данных, организация разметки Требования - Уверенный Python + Go, опыт с ONNX/ONNX Runtime (экспорт, opset, оптимизация latency на CPU, а не GPU serving) - Опыт с YOLO - Face detection/recognition пайплайны (детектор + embedding + порог по cosine similarity) - Опыт с OpenCV DNN/Zoo моделями плюс - Object tracking (IoU/ByteTrack-подобные трекеры, multi-object tracking metrics, ID switches)

Задачи: — Разработка и отладка прошивок для ПЛИС и микроконтроллеров, включая двухъядерные STM32H745, с использованием FreeRTOS, STM32CubeIDE, PlatformIO; — Проектирование и реализация протоколов взаимодействия между компонентами систем, определение протоколов, форматов и структур данных для обмена информацией; — Реализация задач по оцифровке, декодированию и обработке сигналов, включая использование DMA; — Интеграция и отладка взаимодействия автоматической системы управления и периферии; — Работа с операционными системами реального времени и встраиваемыми ОС (ARM Mbed OS и аналоги); — Разработка клиентских приложений для управления стендами и взаимодействия со специализированными системами на C++ и QML. Требования: — Высшее техническое образование; — Технологический стек: PX4, ArduPilot, Raspberry Pi, Rasbian, OpenCV, Python 3.5, aiohttp, DroneKit, RPi.GPIO, SQLite, ARM Planner/Mission Planner; — Опыт разработки ПО для встраиваемых систем и испытательных стендов от 3–5 лет; — Уверенное владение C++ и QML, опыт создания кроссплатформенных клиентских приложений; — Практический опыт программирования микроконтроллеров STM32, включая серию H7 (PixHawk 4, 6C), работа с FreeRTOS; — Знание и опыт организации взаимодействия оборудования через интерфейсы CAN, SPI, I2C, UART, Ethernet, PPM, SBus; — Понимание принципов работы с ПЛИС и организации обмена данными между ПЛИС и микроконтроллерами; — Опыт работы с инструментами разработки: PlatformIO, STM32CubeIDE, Qt Creator; — Опыт работы в ОС Windows и Astra Linux. Условия: — Работа в стабильной и динамично развивающейся компании; — Участие в сложном инженерном проекте на стадии разработки и создания опытного образца; — Возможность влиять на технические решения по системе электропитания изделия; — Взаимодействие с сильной инженерной командой и ведущими экспертами отрасли; — Конкурентная заработная плата, обсуждается индивидуально с успешным кандидатом; — ДМС после прохождения испытательного срока.

Responsibilities: • Design multi-agent systems and integrate LLMs with internal tools • Develop backend APIs, RAG pipelines, and tool/function calling • Build computer vision pipelines for detection, tracking, and re-identification • Optimize real-time video and GPU inference Requirements: • Node.js/Express.js and Python • LLM APIs, prompt engineering, RAG, tool calling, or agent frameworks • Docker, Linux, and Git • PyTorch and OpenCV • Object detection and multi-object tracking (YOLO, ByteTrack/BoT-SORT) • Person re-identification, vector search, and video streaming (RTSP)