Вакансии

Задачи: — разрабатывать и внедрять современные решения в области компьютерного зрения Требования: — опыт коммерческой разработки в области Computer Vision от 3 лет — хорошее понимание классического машинного обучения, статистического анализа, классических алгоритмов Computer Vision — практический опыт работы с нейросетевыми фреймворками PyTorch — умение читать научные статьи, воспроизводить решения и адаптировать их под реальные задачи — уверенное владение библиотеками NumPy, scikit-learn, Matplotlib, OpenCV — уверенная работа с Linux (предпочтительно Ubuntu, Mint или Debian) — опыт контейнеризации с использованием Docker и Docker Compose — уверенное владение Git — английский язык — Upper-Intermediate (B2) или выше (обязательно) — наличие проектов, которые были самостоятельно доведены до production Будет преимуществом: — опыт разработки систем видеоаналитики и/или видеонаблюдения — опыт оптимизации скорости инференса моделей с использованием ONNX Runtime и TensorRT — практический опыт работы с Graph Neural Networks (GraphNN/GNN) и Metric Learning — опыт работы с Kubernetes (K8s) Мы ищем человека, который: — любит решать сложные инженерные задачи — следит за современными исследованиями в области AI и Computer Vision — умеет самостоятельно принимать технические решения и доводить проекты до результата — готов работать над задачами полного цикла — от исследования и прототипирования до внедрения в production

Задачи: — Проектировать и развивать модели компьютерного зрения и видеоаналитики (детекция, трекинг, распознавание лиц, анализ поведения); — Интегрировать ML-модели в production (backend, edge); — Обучать и дообучать модели (fine-tuning, transfer learning); — Работать над реальными AI-проектами с бизнес-применением; — Сопровождать полный цикл разработки: от исследования до деплоя; — Оптимизировать модели и повышать качество CV-решений. Требования: — Уверенные знания Computer Vision и современных DL-подходов; — Глубокое понимание машинного обучения и нейронных сетей (CNN, detection/segmentation); — Уверенное владение Python; — Опыт работы с OpenCV, NumPy, PyTorch и/или TensorFlow; — Опыт работы с Git; — Опыт оптимизации моделей (speed/accuracy trade-offs, inference); — Опыт решения задач детекции, трекинга и анализа поведения людей. Условия: — Формат работы: офис, Астана.

About the role We’re building a high-performance computer vision system that detects and recognizes objects on fast-moving trains and trucks. The application runs on Linux and is built with Rust/C++ and OpenCV. You’ll join a small team of engineers and ML specialists, working directly with the technical lead on software that powers logistics, automation, tracking, and access control for ports, railways, and industrial facilities. This is not an ML research role. Our ML team trains the models—you’ll focus on everything around them: recognition quality, algorithms, tooling, performance, and developer experience. What you’ll do Improve recognition quality through data analysis and application logic Build internal tools, scripts, and developer utilities Refactor and optimize existing systems for performance and stability Contribute to other engineering projects when needed (web, mobile, embedded, infrastructure) Depending on the project, you may also work with Go, Python, React/TypeScript, SQL/Postgres, and Linux tooling. We’re looking for someone with Strong Rust, C++, or equivalent systems programming skills Solid Linux, Git, and command-line experience Basic understanding of ML or data analysis Good written and spoken English We value engineers who are curious, take ownership, debug systematically, communicate well, and enjoy solving challenging real-world problems. Nice to have OpenCV, CUDA, deep learning, or custom ML model training Linux internals, performance optimization, or low-level debugging Docker, networking, distributed systems, or embedded development Strong personal or open-source projects Why Bravora? We’re a small, fully remote engineering team where you’ll have real ownership, direct impact, and plenty of room to grow. We actively modernize our stack, encourage AI-assisted development, and provide access to state-of-the-art LLM tools. Interested? Send us your CV, GitHub or portfolio (if available), your earliest start date, expected hourly rate, and a few sentences about why this role interests you.

Senior CV Engineer — Алматы Опыт от 5 лет Python, PyTorch, TensorRT, MLOps Разработка и внедрение CV/ML-решений в production, техническое лидерство. Junior CV Engineer — Алматы / Астана Опыт от 1 года Python, OpenCV, PyTorch/TensorFlow, Docker Разработка и обучение CV-моделей под руководством опытных инженеров.

О ПРОЕКТЕ DigiNavi — это иммерсивная AR-навигация для крупных общественных пространств (ТЦ, аэропорты). Мы превращаем локации в SMART-зоны с помощью Computer Vision и дополненной реальности. Наша команда внедряет подход VibeCoding: вы выступаете архитектором решений, используя AI-агентов (Claude Code, Cursor) как основной инструмент исполнения. ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ — AI-Driven Development: Разработка и поддержка кода через AI-инструментарий. — R&D & Prototyping: Быстрая проверка гипотез и внедрение алгоритмов (SuperPoint, NetVLAD, Gaussian Splatting). — Architecture: Рефакторинг CV-компонентов в гетерогенной среде (Go / C++ / Python). — Integration: Внедрение ML-моделей в микросервисную архитектуру через gRPC и Kafka. — Optimization: Работа с high-load системами и оптимизация инференса моделей. ЧТО МЫ ЖДЕМ ОТ ВАС — CV & ML Expert: Глубокие знания PyTorch и OpenCV. Опыт создания Computer Vision решений. — VibeCoding Skills: Практический опыт работы с Claude Code, Cursor или аналогами. Понимание SDD и TDD подходов. — Backend: Опыт production-развертывания (FastAPI, Docker) и понимание микросервисов. — Polyglot Mindset: Готовность работать в окружении, где используются Go и C++ (чтение и интеграция). — Документация: Умение создавать техническую документацию и структурировать процессы там, где их нет. БУДЕТ ПЛЮСОМ — Опыт оптимизации инференса для мобильных платформ. — Работа с облачной инфраструктурой GCP. — Понимание специфики разработки в сфере AR/VR.

Задачи: — Разработка и поддержка кода с использованием AI-агентов (Claude Code, Cursor, OpenAI Codex и др.). — Рефакторинг AI/ML и CV-компонентов в условиях гетерогенной среды (Go / C++ / Python). — Быстрое прототипирование гипотез и внедрение новых алгоритмов. — Интеграция ML-моделей в микросервисную архитектуру (gRPC / Kafka). — Оптимизация инференса и работа с high-load системами. Требования: — Уверенный уровень Python, опыт разработки AI/Computer Vision решений. — Знание алгоритмов (SuperPoint, NetVLAD, Gaussian Splatting), опыт работы с PyTorch, OpenCV. — Практический опыт работы с AI Tools: Claude Code, Cursor, Antigravity или аналогами, понимание workflow VibeCoding. — Опыт production-развёртывания ML-сервисов (FastAPI, Docker, gRPC), понимание микросервисной архитектуры (Kafka). — Готовность работать в окружении с Go и C++ (чтение, интеграция, базовое понимание). — Понимание и применение SDD (Specification-Driven) и TDD подходов. — Умение быстро прототипировать и проверять гипотезы. — Опыт работы с технической документацией и умение создавать её. Преимущества: — Опыт оптимизации inference для мобильных и серверных сред. — Опыт работы с облачной инфраструктурой GCP. — Понимание специфики AR/VR разработки. Условия: — Режим оформления: ТК/ИП — Удаленная работа — Гражданство РФ

Задачи: — Доработка алгоритмов CV/ML — Разработка и поддержка бэкенда — Разработка фронтенда (минимально) — Рефакторинг и оптимизация кодовой базы — Участие в полном цикле разработки: обсуждение, реализация, тестирование, запуск в продакшн Требования: — Уровень: Senior (коммерческий опыт от 5 лет) — Python (Core): глубокое знание языка и экосистемы — Computer Vision (CV): практический опыт с OpenCV и другими библиотеками для обработки изображений/видео, понимание технологий, наличие минимального опыта — Machine Learning (ML): опыт работы с фреймворками (TensorFlow, PyTorch или аналогами) для задач классификации, детекции, трекинга — Backend (Node.js): уверенное владение Node.js и фреймворками (Express.js, Nest.js) (желательно, но не критично) — Базы данных: опыт работы с реляционными (PostgreSQL) и/или NoSQL (MongoDB) СУБД — Git: уверенное владение системой контроля версий — Желательно: опыт работы с видеопотоками (RTSP-протокол), Frontend (JavaScript) с Vue, Docker и основы DevOps, понимание принципов работы message brokers (RabbitMQ, Kafka), опыт оптимизации кода и ML-моделей для работы в реальном времени, опыт работы с Kubernetes Условия: — Оформление: ТД / ИП / СЗ — Полная занятость — Работа над проектом по системе AI видеоаналитики — Стек: FastAPI, ONNX Runtime / TensorRT, OpenCV, FFmpeg, MS, Meta, MLflow, Docker, Docker Compose (лучше кубы), YOLO, ResNet, MobileNet, ONNX, MLflow, NMS (Non-Maximum Suppression), JSON, Webhook или очереди, queue, threading/asyncio, REST API, оценка качества (loss, accuracy, confusion matrix и др) — Будет плюсом наличие собственных моделей, пригодных к дообучению под задачи проекта.