sber•6 дн. назадПрямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию
Data Scientist / CV-инженер (компьютерное зрение, ДЗЗ)
В офисе МоскваГибридный форматГодовая премияДМССберУниверситет
Навыки и технологии
Python
Ключевая задача
Руководство и разработка CV/ML-моделей для анализа данных дистанционного зондирования Земли, включая оптимизацию под edge-устройства и вывод в production.
Описание вакансии
О компании
Команда специализируется на разработке решений для анализа данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Упор делается не только на применение state-of-the-art CV-решений и больших мультимодальных LLM, но и моделей, которые могут быть эффективно использованы на edge-устройствах. Наши проекты включают работу с ДЗЗ для задач экологии, урбанистики, безопасности, автономной навигации.
Обязанности
планирование и координация работы команды
коммуникация с внешними командами, анализ требований на разработку моделей и выработка плана решения
разработка моделей компьютерного зрения для обработки данных ДЗЗ (спутниковые снимки, инфракрасная съемка, мультиспектральные данные, ортофотопланы, геопривязанные видео, геопривязанные фото). Задачи: локализация, детекция, семантическая сегментация, детекция изменений, регистрация изображений
оптимизация моделей для промышленного использования и использования на edge-устройствах
взаимодействие с командой RUN для передачи алгоритмов в production
документирование экспериментов, результатов и процессов (MLflow, Tensorboard).
Требования
опыт работы в Data Science / CV — от 5 лет
хорошие инженерные навыки, понимание общего процесса ИТ-разработки и DevOps процессов
хорошее понимание основ классического компьютерного зрения: модель камеры, матрицы гоммографии, ключевые точки и SFM-реконструкция, фильтры и морфология, PnP и др
глубокое знание Python и стеков для ML/CV: OpenCV, PyTorch
Знание и понимание основных архитектур моделей для решения CV задач
опыт работы с алгоритмами локализации (SLAM, Kalman Filter, Particle Filter, PGO и др.) и алгоритмами регистрации изображений (SIFT, SuperGlue, SuperPoint, Roma, MINIMA-вариации)
опыт работы с робототехническими данными ROS/ROS2, работа с сенсорами (лидары, IMU, GPS)
умение читать научные статьи (в основном на английском) и быстро тестировать новые подходы
Будет плюсом:
публикации или выступления на конференциях (по задачам робототехники, компьютерного зрения или локализации)
знание и понимание методов sensor fusion
работал ранее с симуляторами (airsim, flightmare, CARLA, Isaac Sim)
навыки работы с геоинформационными системами (GIS): QGIS.
Условия
комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
гибридный формат работы
ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
программа адаптации и помощь руководителя на старте
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.