Задачи:
— Разрабатывать и внедрять ML-модели в областях Computer Vision и NLP.
— Развёртывать и оптимизировать inference-пайплайны на GPU-серверах.
— Работать над мультимодальными AI-фичами (текст, изображения, видео, аудио).
— Масштабировать производительность моделей под растущую базу пользователей.
— Сотрудничать с backend-инженерами над продакшн-API.
— Проводить эксперименты и A/B-тесты на основе реальных пользовательских данных.
Требования:
— 5+ лет практического опыта в ML/AI-разработке.
— Отличное знание Python и фреймворков PyTorch / TensorFlow.
— Глубокое понимание NLP (LLMs, embeddings, transformers) и CV (image generation, diffusion models, video processing).
— Опыт работы с GPU-обучением и inference.
— Навыки оптимизации моделей (quantization, distillation, batching, caching).
— Опыт продакшн-деплоя ML-сервисов.
— Будет плюсом: опыт работы с видео-AI моделями, понимание high-load inference систем, опыт с ML-мониторингом и аналитикой (Weights & Biases, MLflow, Grafana), опыт в сфере conversational AI или чатботов, участие в open-source, Kaggle или публикации в ML-сообществе.
Условия:
— Работа в международной продуктовой компании.
— Гибкий график и удалённый формат.
— Возможность влиять на ключевые продуктовые решения.
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.
Задачи:
— Разработка и оптимизация моделей для обработки/генерации звука.
Требования:
— Минимум 3 года работы в разработке и оптимизации моделей для обработки/генерации звука;
— Глубокие знания в области DL и ML;
— Опыт работы с инструментами и библиотеками TensorFlow, TensorRT, Triton (NVidia), PyTorch, Hugging Face;
— Умение работать в команде и проактивная позиция;
— Знание архитектуры моделей (Transformers, RNN и др.);
— Опыт работы с большими данными и основами обработки данных;
— Умение оптимизировать модель и проводить её оценку (A/B тестирование, метрики качества).
Желательно:
— Опыт работы над задачами speech enhancement, noise cancellation, tts, asr.
Условия:
— Оформление: Только ИП.
Удалённоsenior
260 000 – 320 000 ₽
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
