ML Engineer / Computer Vision Middle / Senior
Вакансия № 39507730 в населенном пункте (городе) Москва, Россия от компании "Сальникова Ксения Григорьевна" на сайте Электронный Центр Занятости Населения (ЦЗН) Москвы.
✷ Смотрите другие предложения работы от компании Сальникова Ксения Григорьевна.
Репутация компании "Сальникова Ксения Григорьевна" в отзывах работников:
Читайте свежие отзывы сотрудников об этой организации на этом сайте.
Оставить мнение об этом работодателе без регистрации бесплатно на этом сайте.
Обязательное требование к опыту работы искомого сотрудника: 3–6 лет.
График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).
Тип занятости: полная занятость.
Вакансия № 39507730 добавлена в базу данных: Воскресенье, 7 сентября 2025 года.
Дата обновления этого объявления: Четверг, 25 сентября 2025 года.
| Рейтинг вакансии: 1,75 из 100 баллов |
Работодатель предложит заработную плату по результатам собеседования с соискателем работы.
Формат: Удалённо
Тип занятости: Полная занятость
Уровень: Middle / Senior
В обязанности работника на вакантом месте входит следующее:
- Разработка и оптимизация моделей для обработки изображений и документов
- Построение пайплайнов: детекция, OCR, сравнение лиц, аномалия/фрод-детекция
- Подготовка и разметка датасетов, работа с аугментациями и улучшением качества данных
- Интеграция ML-моделей в production (API/сервисы, взаимодействие с backend)
- Исследование и внедрение state-of-the-art решений в области CV/OCR
- Настройка и контроль экспериментов, метрик, мониторинга качества моделей.
Требования к работнику следующие:
- 3+ лет опыта в области машинного обучения и компьютерного зрения;
- Опыт с Python и библиотеками: PyTorch / TensorFlow, OpenCV, torchvision, numpy, scikit-learn;
- Уверенное понимание основных архитектур: CNN, ResNet, transformers, Siamese/Triplet модели;
- Практика построения end-to-end пайплайнов: от препроцессинга до inference;
- Опыт деплоя моделей (FastAPI, Flask, TorchScript, ONNX, etc.);
- Навыки работы с Docker, Git;
- Знание принципов валидации моделей, метрик качества, борьбы с переобучением.
Преимущества:
- Опыт с OCR-системами (Tesseract, PaddleOCR, EasyOCR, custom);
- Опыт в антифроде, face-matching, liveness detection;
- Участие в проектах с реальными пользователями и продакшн-нагрузкой;
- Опыт оптимизации inference (quantization, pruning, batching).
Разместить Ваше резюме сейчас ...
Связаться с автором объявления № 39507730 с предложением работы, размещённого на этой странице:
☎ Показать контактный телефон для связи ...
✉ Показать электронный адрес для связи ...
Написать в компанию ...