ML / Computer Vision инженер в Multimonitor

Описание

Teslatel - ведущий интегратор в области системных решений, разработки программного обеспечения и телекоммуникаций.

Реализуем комплексные интеграционные проекты для индивидуальных, корпоративных и государственных клиентов, обеспечивая надежные решения в сфере связи, построении и обслуживании ИТ-инфраструктуры, разработке и цифровой трансформации, а также поставках серверного и сетевого оборудования.

Мы команда экспертов в IT и телекоммуникациях. Создаем надежные решения, используя опыт, инновации и клиентоориентированный подход. Присоединяйтесь к нам.

Формат: гибрид / full-remote
Уровень: Middle+/Senior
Продукт: Multimonitor платформа интеллектуального мониторинга для бизнеса и городской инфраструктуры (B2B/B2G)

Чем вы будете заниматься

Вы станете частью core-команды, отвечающей за end-to-end разработку и внедрение интеллектуальных модулей видеоаналитики в реальном времени.

Ключевые направления задач:

• Face Recognition / Поиск и трекинг лиц трекинг, сравнение, списки доступа, поиск по архиву

• Подсчет людей и анализ очередей графики, тепловые карты, зоны скопления

• Обнаружение и классификация оставленных предметов мгновенные оповещения и фиксация событий

• Распознавание автомобильных номеров (ANPR) поиск, архив, триггеры

• Анализ дорожной обстановки и нарушений ПДД, парковка, траектории, фиксация

• Контроль периметра и постов охраны детекция движения и анализ присутствия, детекция огня

• Детекция вандализма камер и аномалий засветка, закрытие, расфокусировка

Требования

Обязательные:

• Опыт разработки и внедрения CV-моделей: YOLOv5/v8, RetinaNet, EfficientDet, DeepSORT и пр.

• Уверенные навыки работы с Python, PyTorch / TensorFlow, OpenCV, NumPy, Pandas

• Опыт подготовки моделей к инференсу в продакшене: трекинг метрик, ускорение, упаковка

• Навыки работы с видеопотоками: RTSP, GStreamer, ffmpeg

• Понимание SOTA-архитектур: CNN, Transformer (DETR, DINO), Siamese networks

• Опыт конвертации моделей в ONNX и подготовки к использованию в продакшене

• Опыт работы с Docker, Git, CI/CD пайплайнами

Будет плюсом:

• Опыт интеграции моделей через ONNX Runtime в .NET-проекты (или взаимодействия с API-инфраструктурой на C#)

• Опыт работы с edge-устройствами: Jetson, NPU, OpenVINO, TensorRT

• Опыт работы с мультикамерными системами (RTSP/ONVIF), детекцией событий на нескольких потоках

• Опыт в построении пайплайнов для обработки больших архивов видео

• Умение выбирать архитектуру под бизнес-цель: скорость vs точность, inference vs latency

Что мы предлагаем

• Прямое влияние на продукт: мультизадачные реальные сценарии от городов и компаний

• Команда без бюрократии: гибко, честно, по делу

• Возможность предлагать и внедрять свои решения

• Доступ к реальным сценариям B2G и B2B-клиентов

• Доступ к продакшен-данным, GPU-ресурсам, серверам и всему нужному

• Возможность роста до технического лидера направления