TargetAI Limited 6 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 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.
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.