Инженер-программист (Computer Vision) - Москва

ТехВилл – IT-компания и партнёр ВкусВилл по развитию цифровых решений.

Мы отвечаем за разработку мобильных и web- приложений, автоматизацию бизнес-процессов, искусственный интеллект, devops, инфобез ВкусВилла.

Нашими решениями пользуется свыше 1 000 000 клиентов и сотрудников ВкусВилла.

На данный момент мы ищем Инженера-программиста в команду Восприятие, который будет участвовать в роботизации и автоматизации процессов во «ВкусВилл».

Обязанности:

• Разработка и обучение моделей компьютерного зрения – проектирование, обучение и тонкая настройка нейросетевых архитектур для задач детекции, сегментации, классификации и обнаружения аномалий с использованием фреймворка глубокого обучения;
• Работа с данными и разметкой – организация съёмки и сбора данных, разработка гайдлайнов для разметчиков, администрирование инструментов разметки, применение методов аугментации, синтеза данных и трансферного обучения для работы с малыми выборками;
• Оптимизация и сжатие моделей – квантование, конвертация моделей, применение техник сжатия, настройка гиперпараметров обучения и оптимизации для достижения требуемого баланса скорости, точности и вычислительной нагрузки;
• Инференс на Edge-устройствах – интеграция оптимизированных моделей в высокопроизводительный код для инференса, выбор и настройка вычислительного бэкенда под конкретное встраиваемое оборудование с учётом ограничений по памяти, тепловому троттлингу и задержкам;
• Интеграция в робототехническую систему - разработка ROS-нод для публикации и подписки на сенсорные топики, преобразование сырых изображений в детекции, сегментационные маски и другие результаты работы зрения, обеспечение синхронизации с другими компонентами системы;
• Калибровка сенсоров и геометрические преобразования – проведение калибровки камер, расчёт карт глубины, преобразование координат из пиксельных в метрические для навигационных и манипуляционных задач;
• Разработка на C++ и Python – написание высокопроизводительного кода инференса и интеграционных модулей на C++, а также скриптов прототипирования, обучения, автоматизации экспериментов и обработки данных на Python;
• Развёртывание и мониторинг в production – упаковка решений в контейнеры, настройка пайплайнов для воспроизводимости экспериментов, внедрение систем мониторинга дрейфа моделей и A/B-тестирования для контроля качества в реальных условиях;
• Работа с видеопотоками с низкой задержкой - использование инструментов для захвата, обработки и кодирования видео, обеспечение минимальных задержек при передаче данных от камер в пайплайн компьютерного зрения;
• Взаимодействие со смежными командами – участие в проектировании архитектуры восприятия робота, обсуждение требований к сенсорам, вычислительным ресурсам и интерфейсам, документирование решений.

Требования:

Полный цикл компьютерного зрения:

• Опыт решения задач детекции, сегментации (instance/semantic), классификации, anomaly detection;
• Умение работать с малыми выборками: аугментация, синтез данных, трансферное обучение (fine-tuning предобученных весов);
• Опыт подготовки данных: организация съёмки, разработка гайдлайнов разметки, работа с инструментами разметки (CVAT/LabelImg, Supervisely).

Инструментарий ML/DL:

• PyTorch - уверенное владение (обучение, тонкая настройка, экспорт в ONNX/TensorRT);
• Опыт работы с TorchVision, OpenCV;
• Понимание современных архитектур: YOLO, EfficientNet, ResNet, U-Net, Vision Transformers (приветствуется знание CLIP-like моделей для zero-shot/авторазметки).

Оптимизация моделей и инференс:

• Опыт квантования (INT8/FP16) и конвертации моделей для инференса на Edge-устройствах;
• Практическое использование TensorRT и/или OpenVINO - обязательно;
• Понимание компромиссов: скорость/точность/нагрузка, выбор бэкенда (GPU/CPU);
• Умение или понимание как настраивать гиперпараметры обучения и оптимизации через конфигурационные файлы (YAML, JSON) для воспроизводимости экспериментов и управления пайплайнами;
• Опыт работы с фреймворками сжатия нейросетей (например, NNCF из PyTorch), автоматический поиск оптимальных параметров квантования, pruning и дистилляции, интеграция в существующие скрипты обучения;
• Понимание влияния гиперпараметров (learning rate, batch size, политики аугментации) на итоговую точность и скорость инференса, умение подбирать их под конкретную задачу и железо.

Интеграция в робототехническую систему:

• Опыт работы с ROS/ROS 2, хотя бы на уровне написания нод (или понимания), публикации/подписки на топики, работы с сенсорными сообщениями;
• Понимание калибровки камер (внутренние/внешние параметры, шахматные доски, преобразование пиксель-миллиметр).

Разработка:

• C++ владение на уровне написания высокопроизводительного кода инференса и для интеграции решения в ROS-ноды;
• Python для прототипирования, обучения, оптимизации, скриптов автоматизации.

Опыт работы с оборудованием:

• Участие в проектах, где модели выкатывались на встраиваемые вычислители (Jetson, Intel NUC, Rockchip NPU, Raspberry Pi);
• Понимание ограничений по памяти, тепловому троттлингу, задержкам.

Желательно:

• CLIP-like модели, опыт использования для zero-shot классификации или авторазметки;
• Стереозрение, калибровка стереопары, построение карт глубины;
• Работа с GStreamer/FFMpeg / V4L2, захват видео с низкой задержкой;
• Опыт развёртывания в production, мониторинг дрейфа моделей, A/B-тестирование;
• Знание Docker, для воспроизводимости окружений.

Условия:

• Работа в аккредитованной IT-компании.
• Гибрид.
• Официальное оформление с первого дня работы и поддержка куратора во время адаптации.
• Прозрачная система развития: понятные грейды, внутреннее и внешнее обучение, индивидуальные планы развития и матрицы компетенций.
• Экологичная культура и адекватные руководители.
• Компенсация затрат на медицинские услуги, ментальное благополучие, спорт, тимбилдинги и использование AI-помощников.
• Бонус 15% с покупок во ВкусВилл.
• Социальная ответственность: поощряем донорство, оказываем материальную помощь при рождении ребёнка.
• Партнерская программа «Зелёный свет»: за рекомендации знакомых специалистов можно получить до 50 000 руб.