Мы – команда «Видеоаналитика» платформы SmartView, позволяющей обрабатывать видеопоток с более чем 300 000 камер видеонаблюдения. Основная задача нашей команды – разработка и внедрение AI моделей компьютерного зрения для нужд различных подразделений Сбера, использующих платформу. Мы разрабатываем как сами CV модели, так и платформенный функционал, обеспечивающий их работу, производящий постобработку модельных детекций, извлекающий дополнительные аналитики.* анализ задач на разработку CV моделей, подбор архитектуры, формирование требований к данным
* работа с данными для обучения: анализ, сбор, оценка данных для обучения, подготовка инструкций для команды разметки, оценка качества разметки
* разработка, обучение моделей компьютерного зрения
* проверка качества работы моделей, принятие решений о доработках, дообучении
* взаимодействие с другими участниками команды (DevOps, backend dev) в части обеспечения взаимодействия модели с бек сервисами и разворачивания модели на тестовых и промышленных стендах
* мониторинг работы моделей на Пром: оценка качества, локализация false сработок, принятие решения о методе повышения качества, доработка или дообучение моделей
* сопровождение моделей в части показателей эксплуатации: анализ показателей производительности, наличия сбоев и т.п. Участие в расследовании инцидентов, выполнение регламентных работ в части повышения версий библиотек и т.п.* опыт промышленной разработки CV моделей от 2 лет
* твердые знания в области архитектуры высоконагруженных систем, их компонентов и методов их интеграции: микросервисная архитектура, Docker, gRPC, REST, kafka, и т.д.
* уверенное знание Python (фреймворки AIOhttp, fastapi, triton), а также опыт работы с CV фрейморками (PyTorch, OpenCV, PIL)
* практический опыт обучения CV-моделей: детекторы (YOLO, DETR), классификаторы (ResNet, EfficientNet, ViT), опыт решения задач object detection, сегментации в реальном времени
* понимание базовых концепций deep learning в CV контексте: лоссы, оптимизаторы, регуляризация, метрики (mAP, F1, IoU, precision, recall)
* опыт эксплуатации open source VLM моделей, эмбеддинг моделей (image – image, image - text): QWEN, CLIP, DINO v3, SigLIP
* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* опыт работы с фреймворками для обработки видео GStreamer, FFmpeg
* опыт работы с инструментами разметки (CVAT).* комфортный современный офис в Москве, ул Вавилова, 23стр1
* график работы – офис на период испытательного срока, далее гибрид
* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.