Старший/Ведущий инженер компьютерного зрения

Что предстоит делать

<p>Мы ищем <strong>Senior/Lead Computer Vision Engineer</strong>, чтобы присоединиться к Ralabs и работать над технически сложными проектами, связанными с edge computing и AI-powered решениями.</p><p>Роль сфокусирована на computer vision: моделях object detection, real-time video pipelines и оптимизации inference. Наши решения работают на edge-устройствах, поэтому вы должны понимать, как работают embedded-системы и как ограничения аппаратного обеспечения влияют на дизайн моделей и pipeline. Вы будете тесно сотрудничать с embedded-инженерами, которые занимаются низкоуровневой интеграцией с аппаратным обеспечением.</p><p>Помимо отдельных проектов, вы будете вносить вклад в наши более широкие инженерные компетенции в области computer vision и edge AI.<br><br>📍 <strong>Локация:</strong> Базирование в Украине<br>🕒 <strong>Занятость:</strong> Part-time (примерно <nobr>10–20</nobr> часов в неделю в течение первых <nobr>1–3 месяцев)</nobr> с потенциалом перехода на full-time.</p><p><strong>Требования</strong></p><p><strong>Опыт</strong></p><ul><li>6+ лет коммерческого опыта в software engineering, включая 4+ года в computer vision / ML.</li><li>Подтверждённый опыт оптимизации CV/ML моделей для производительности inference и использования ресурсов.</li><li>Опыт развёртывания или запуска CV-моделей на edge-устройствах (например, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi или аналогичных).</li><li>Способность самостоятельно исследовать технические задачи и предоставлять работающие решения.</li></ul><p><strong>Техническая экспертиза</strong></p><p><em>Computer Vision &amp; ML</em></p><ul><li>Уверенное владение Python; рабочие знания C/C++ будут плюсом.</li><li>Практический опыт с моделями YOLO-NAS, YOLOX и Darknet YOLO в формате ONNX.</li><li>Сильный опыт в computer vision, обработке изображений и real-time обработке видео.</li><li>Опыт оптимизации моделей для edge-развёртывания, включая quantization, pruning и конвертацию (ONNX, TensorRT или аналогичные).</li><li>Опыт с OpenCV и real-time video pipelines.</li></ul><p><em>Понимание embedded</em></p><ul><li>Понимание того, как работают embedded-системы и как их ограничения (CPU/GPU, память, питание и тепловыделение) влияют на inference.</li><li>Понимание сквозного потока данных на устройстве — от захвата камерой и предобработки до inference и вывода.</li><li>Рабочие знания Linux.</li><li>Способность эффективно коммуницировать с embedded-инженерами по вопросам требований к аппаратному обеспечению и его ограничений.</li></ul><p><em>Общее</em></p><ul><li>Знакомство с безопасностью программного обеспечения и практиками безопасного развёртывания.</li><li>Сильное понимание оптимизации производительности, тестирования и troubleshooting.</li></ul><p><strong>Лидерство и сотрудничество</strong></p><ul><li>Способность брать на себя техническую ответственность за порученные задачи и решения.</li><li>Сильные аналитические навыки и навыки решения проблем.</li><li>Способность оценивать технические подходы (модели, архитектуры, trade-offs) и принимать практические инженерные решения.</li><li>Комфортная работа с неполными требованиями и исследование альтернативных решений.</li><li>Способность сотрудничать с кросс-функциональными инженерными командами, включая embedded-инженеров, и техническими стейкхолдерами.</li></ul><p><strong>Коммуникация</strong></p><ul><li>Владение английским: Upper-Intermediate.</li><li>Способность чётко сообщать о технических решениях, рисках и зависимостях.</li><li>Сильные навыки технической документации.</li></ul><p><strong>Обязанности</strong></p><p><strong>Computer Vision &amp; Edge AI</strong></p><ul><li>Выбирать, обучать, дообучать и оценивать CV-модели (object detection, tracking и т.д.) для edge-сценариев использования.</li><li>Конвертировать и оптимизировать модели для целевого edge-оборудования.</li><li>Строить и улучшать real-time pipelines computer vision и обработки видео.</li><li>Балансировать точность модели с учётом скорости inference и использования ресурсов.</li><li>Оценивать технические подходы для улучшения производительности системы.</li></ul><p><strong>Edge-развёртывание</strong></p><ul><li>Выбирать архитектуры моделей и стратегии оптимизации с учётом ограничений целевого оборудования.</li><li>Тестировать и профилировать модели на edge-устройствах совместно с embedded-командой.</li><li>Тесно сотрудничать с embedded-инженерами по интеграции CV-моделей в программное обеспечение устройства.</li></ul><p><strong>Инженерное совершенство</strong></p><ul><li>Писать чистый, поддерживаемый и хорошо протестированный код.</li><li>Устанавливать надёжные практики оценки, тестирования и развёртывания моделей.</li><li>Выявлять узкие места производительности и предлагать улучшения.</li><li>Обеспечивать соответствующие стандарты безопасности и надёжности.</li><li>Поддерживать техническую документацию.</li></ul><p><strong>Сотрудничество и поддержка delivery</strong></p><ul><li>Тесно сотрудничать с инженерными командами, техническими лидами и стейкхолдерами проекта.</li><li>Участвовать в technical discovery и дизайне решений.</li><li>Поддерживать технические оценки и оценки осуществимости.</li><li>Сообщать о технических проблемах, рисках и зависимостях.</li><li>Брать на себя ответственность за поставку работающих, готовых к production решений.</li></ul><p><strong>Pre-Sales &amp; Solution Design (опциональное участие)</strong></p><ul><li>Поддерживать technical discovery для новых возможностей в computer vision и edge AI.</li><li>Оценивать осуществимость CV-решений на целевом оборудовании.</li><li>Вносить вклад в дизайн решений и оценку трудозатрат.</li><li>Участвовать в технических обсуждениях с потенциальными клиентами.</li></ul><p><strong>Вклад в Technology Office</strong></p><ul><li>Помогать развивать экспертизу Ralabs в computer vision и edge AI.</li><li>Исследовать и оценивать релевантные модели, фреймворки и аппаратные платформы.</li><li>Делиться техническими знаниями и инженерными best practices.</li><li>Вносить вклад в переиспользуемые решения и внутренние инженерные стандарты.</li></ul><p><strong>Будет плюсом</strong></p><ul><li>Практический опыт с embedded Linux и платформами на базе ARM.</li><li>Опыт с CUDA, TensorRT, DeepStream или другими технологиями NVIDIA.</li><li>Опыт с GStreamer.</li><li>Понимание аппаратных интерфейсов (MIPI CSI, USB-камеры, UART, GPIO, SPI, I2C).</li><li>Опыт с cross-compilation и развёртыванием на целевые устройства.</li><li>Опыт с pipeline обучения моделей и подготовкой или аннотацией датасетов.</li><li>Опыт с multi-camera системами или object tracking.</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/ralabs/vacancies/378513/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>