Middle Systems / Software Engineer (Computer Vision)

Что предстоит делать

##### Data Science UA — сервисная компания с глубокой экспертизой в области AI и Data Science. Наша история началась в 2016 году с первой конференции Data Science UA в Киеве, и с тех пор мы построили одно из крупнейших AI-сообществ в Европе. ##### О клиенте Наш клиент разрабатывает технологию, которая делает промышленные среды безопаснее и снижает риск несчастных случаев за счет проактивного мониторинга. Украинская инженерная команда создает платформу промышленной безопасности следующего поколения, объединяющую Computer Vision, Machine Learning и IoT. ##### О роли Мы ищем Middle Systems / Software Engineer для работы над критически важной для производительности частью платформы реального времени на базе Computer Vision. Это не типичная роль Python Backend разработчика. Основная задача — создание и оптимизация систем, лежащих в основе CV/ML-движков, где производительность зависит от памяти, процессов, конкурентности, перемещения данных, загрузки CPU/GPU и низкой задержки. Вы будете работать над средой выполнения (runtime), которая исполняет CV-пайплайны как граф этапов обработки, с задержкой, измеряемой в миллисекундах. Вы будете иметь дело с разделяемой памятью, передачей данных с нулевым копированием (zero-copy), межпроцессным взаимодействием и оркестрацией процессов. ##### Что для нас наиболее важно Мы открыты к инженерам с опытом работы с C++, Python, Go или аналогичными технологиями. Сам язык программирования не является основным критерием отбора. Гораздо важнее сильное системное инженерное мышление и опыт понимания того, что происходит внутри системы. Например, нам особенно интересны инженеры, которые работали с такими задачами, как: сокращение лишних копирований памяти; оптимизация загрузки CPU/GPU; исследование всплесков задержек и узких мест производительности; работа с процессами, потоками и конкурентностью; отладка состояний гонки (race conditions) и сложных низкоуровневых проблем; профилирование приложений и выявление узких мест; проектирование эффективных конвейеров обработки данных; работа с большими объемами данных, проходящими через несколько этапов обработки; оптимизация алгоритмов или сред выполнения для повышения производительности. Кандидату не обязательно иметь опыт работы именно с теми же технологиями. Например, опыт работы с CUDA, C++, оптимизацией GPU, обработкой в реальном времени, робототехникой, компьютерным зрением, видеопайплайнами, научными вычислениями или другими чувствительными к производительности системами может быть весьма релевантным. ##### Над чем вы будете работать Сотрудничать с CV/ML-инженерами для превращения кода инференса моделей в надежные этапы production-пайплайна. Разрабатывать и оптимизировать ядро Pipeline Engine — внутрипроцессную среду выполнения реального времени, исполняющую CV-пайплайн как граф этапов. Работать с пулами разделяемой памяти с нулевым копированием для передачи кадров между процессами. Разрабатывать и оптимизировать низколатентную коммуникацию ZeroMQ для управляющих сообщений, метаданных и синхронизации. Работать с метаданными пайплайна и границами сериализации. Анализировать и улучшать производительность CPU, памяти и задержки. Профилировать, отлаживать и устранять сложные проблемы среды выполнения. Вносить вклад в архитектуру и развитие инфраструктуры обработки реального времени. ##### Требования Обязательные Коммерческий опыт работы в роли Software Engineer / Systems Engineer / C++ Engineer / Python Engineer или аналогичной. Сильное системное инженерное мышление и понимание: процессов и конкурентности; владения памятью и перемещения данных; компромиссов между задержкой и пропускной способностью; узких мест производительности; профилирования и отладки; режимов отказа сложных систем. Опыт работы с системами, чувствительными к производительности или задержкам. Опыт работы как минимум с одним из языков: C++, Python, Go или аналогичным. Python используется в платформе, но он не обязательно должен быть вашим основным языком. Сильный опыт работы с C++ / системным программированием equally relevant. Сolid-знание Linux. Солидный опыт работы с Docker и контейнеризированными средами. ##### Желательно CUDA, включая IPC-дескрипторы и синхронизацию потоков. C/C++ или Go. OpenCV. GStreamer, FFmpeg или RTSP. ZeroMQ. Архитектуры с разделяемой памятью / нулевым копированием. FlatBuffers или другие форматы бинарной сериализации. Опыт создания или эксплуатации камерных/видеопайплайнов. ##### Что мы предлагаем Конкурентоспособная компенсация. Бенефит-пакет. Сильная инженерная команда. Возможность работать над сложной инфраструктурой Computer Vision реального времени. Значимый кейс промышленной безопасности. Технические вызовы и возможности для профессионального роста.