Computer Vision Engineer

Основные требования

Требования

Коммерческий опыт в Computer Vision и Video Analytics.
Практический опыт с RTSP, DeepStream, GStreamer, TensorRT.
Отличное знание PyTorch, OpenCV, YOLO.
Опыт оптимизации моделей (ONNX, TensorRT, OpenVINO, CUDA).
Понимание современных Vision Transformers (ViT, DETR, Swin, TimeSformer, ViViT) и мультимодальных моделей (LLaVA, Qwen-VL).
Опыт работы с LLM, RAG и агентными системами будет преимуществом.
Опыт разработки production AI-систем и ML-сервисов.

DeepStream SDK.
CUDA.
Triton Inference Server.
Kafka.
Kubernetes.
LangGraph.
vLLM.
MLflow.

Чем предстоит заниматься

Мы разрабатываем масштабную систему видеомониторинга и интеллектуальной видеоаналитики для государственного проекта. Ищем инженера, который будет проектировать и внедрять AI-решения для обработки видеопотоков в режиме реального времени.

Основные задачи

Разработка production-систем видеоаналитики на базе Computer Vision.
Обработка десятков и сотен RTSP-видеопотоков с минимальной задержкой.
Построение и оптимизация пайплайнов на NVIDIA DeepStream, GStreamer и TensorRT.
Разработка и внедрение моделей Computer Vision (YOLO, ViT, Video Transformers, VLM).
Оптимизация инференса на GPU/CPU (TensorRT, OpenVINO, ONNX, Quantization).
Интеграция Computer Vision с LLM и мультимодальными моделями для генерации интеллектуальной аналитики по видеоданным.
Разработка AI-сервисов на FastAPI/gRPC, Docker, Kubernetes.
Построение RAG и Agentic AI решений (LangGraph, vLLM, Function Calling).
Проектирование архитектуры AI-компонентов и участие в принятии технических решений.