Summary
✨ AI‑Generated
Develop and productionize computer vision and video analytics models that process large volumes of real-time events. You will work on object detection, tracking, recognition, video pipelines, model fine-tuning, and adaptation to challenging camera conditions. A major focus is optimizing inference for CPU-based environments while maintaining quality, stability, and scalability. Strong practical computer vision and machine-learning experience is expected.
Highlights
Own the development, optimization, and production deployment of real-time computer vision models, with challenging work across video analytics, model adaptation, CPU inference optimization, and scalable ML systems.
Description
TargetAI Limited 7 лет разрабатывает интеллектуальные системы видеонаблюдения и видеоаналитики.
Наша платформа обрабатывает миллионы событий в реальном времени, повышая безопасность граждан и решая задачи крупного бизнеса.
Сейчас мы ищем Senior Computer vision (Video Analytics) Engineer, который будет отвечать за разработку, оптимизацию и промышленное внедрение ML-моделей видеоаналитики, работающих на CPU, а также за качество, стабильность и масштабируемость видеоаналитики в продуктах TargetAI.
Чем предстоит заниматься:
1.
Проектирование и развитие CV/Video Analytics моделей: детекция объектов (person, vehicle, face и др.), трекинг, распознавание (лица, госномера, атрибуты).
2.
Работа с video pipelines:
- RTSP/HTTP
- decoding, frame sampling, batching
3.
Адаптация и кастомизация моделей под реальные условия: плохое освещение, разные углы камер, шумы, сжатие, FPS drops.
4.
Fine-tuning и дообучение моделей под конкретные сценарии заказчиков.
5.
Оптимизация inference под CPU.
6.
Снижение latency и потребления ресурсов.
7.
Балансировка точности vs производительности.
8.
Интеграция ML-моделей в production: backend-сервисы, edge-устройства, on-prem инсталляции.
9.
Мониторинг качества моделей:
- precision/recall
- drift данных
10.
Подготовка и анализ датасетов: разметка, валидация, data augmentation.
11.
Построение пайплайнов обучения и тестирования.
12.
Анализ ошибок моделей и деградации качества.
Что мы ждем от кандидата:
1.
Опыт 4+ лет в Computer Vision/Video Analytics.
2.
Отличное понимание работы:
- CNN, YOLO, SSD
- Face recognition pipelines
- OCR/ALPR
3.
Большой опыт работы с: PyTorch или TensorFlow, OpenCV, ONNX.
4.
Понимание работы видеоформатов и потоков: RTSP, codecs (H.264/H.265), FPS, bitrate, latency.
5.
Опыт оптимизации под CPU-only inference.
6.
Опыт работы с Linux.
7.
Глубокое понимание:
- OpenVINO
- Логики работы с edge-устройствами
- C++ для performance-critical частей
- Kafka
- gRPC/REST
8.
Навыки MLOps: MLflow, model versioning, monitoring.
9.
Опыт работы с large-scale CCTV проектами.
Мы предлагаем:
- Расширенное медицинское страхование;
- Компенсация занятий спортом;
- Доступ к образовательной платформе с мини-курсами и полными программами по разным направлениям.
