ООО "Марс"

Лидер команды инженеров по компьютерному зрению

в ООО "Марс"

от 240 000 ₽/мес на руки

📍 Москва (м. Сокол)Офис или гибрид
Специализация
Data Science / Machine Learning
Уровень
Lead
Английский
B2 — Upper-IntermediateB2 — Upper-Intermediate
Команда
21 - 50 человек

Мы ищем лидера команды компьютерного зрения с опытом разработки, запуска и поддержки ML-продуктов в продуктовую среду. Целями Data Science команды являются повышение эффективности работы компании за счет применения современных инструментов и технологий глубокого обучения. Результат работы команды — драйверы роста компании, изменения в процессах и инструментах, снижение затрат и рисков.

Основной потребители продуктов по компьютерному зрению — наши фабрики. Текущий состав команды под прямым управлением данного лидера — 8 DS CV и PM. Также на создание продуктов подключаются Frontend- и Backend-разработчики и MLOps. В целом над программой работает более 25 человек из разных отделов организации.

Технологии/инструменты

PythonPyTorchOpenCVDockerKafka

Общий технологический стек команды

  • Python, PyTorch, OpenCV, Linux, Gitlab, ONNX, Triton/TensorRT, Jetson, Flask/FastAPI/Streamlit, CVAT, Docker, Kubernetes, ClearML, MLFlow, Kafka, Grafana.

Вы будете отвечать за

  • Лидирование работы команды разработки моделей компьютерного зрения: постановка и контроль выполнения задач, код ревью, ведение бэклога команды, создание и оценка планов развития каждого члена команды.
  • Создание и актуализация стратегии и дорожной карты по процессу разработки дата-продуктов с применением моделей компьютерного зрения.
  • Общение с бизнес-заказчиками и смежными командами специалистов, участвующими в запуске дата-продуктов.
  • Выступление в качестве внутреннего консультанта — эксперта по компьютерному зрению, проведение тренингов для сотрудников.

E2E Pipeline по разработке дата-продуктов с использованием моделей компьютерного зрения:

  • Проверка качества данных на соответствие бизнес-задаче.
  • Конвертация бизнес-задачи в композицию CV-задач, необходимых для ее решения.
  • Разметка данных для различных CV-задач (есть собственный инструмент авторазметки).
  • Описание и согласование архитектуры для запуска дата-продуктов с использованием CV-моделей.
  • Обучение, валидация и тестирование CV-моделей, подготовка необходимых выборок.
  • Проектирование и написание бизнес-логики обработки результатов работы моделей, упаковка в CLI-контейнер (Docker) или простой сайт (Streamlit и т.д.) для тестирования и проверки качества бизнес-метрики (этап PoC).
  • Подготовка и деплой бизнес-логики и моделей для инференса на необходимом оборудовании (этап MVP).
  • Масштабирование MVP и обработка ошибок (этап масштабирования на все производственные мощности компании).

Мы ожидаем

  • Более 4 лет опыта работы в области машинного обучения, из них не менее 3 лет в области Computer Vision.
  • От 2 лет лидерства команды специалистов по машинному обучению: развитие навыков участников команды, постановка и контроль выполнения целей, найм.
  • Уверенное знание Python, алгоритмов машинного и глубокого обучения, статистики, опыт работы с PyTorch.
  • Опыт работы с MLOps, включая опыт автоматизации процессов машинного обучения.
  • Опыт оптимизации моделей с точки зрения времени и вычислительных ресурсов.
  • Уверенное знание Python, алгоритмов машинного и глубокого обучения, статистики, опыт работы с PyTorch, OpenCV.
  • Уверенные знания задач компьютерного зрения, архитектур и моделей.
  • Подтвержденный опыт создания пайплайнов машинного и глубокого обучения, работающих в продуктивной среде разработки (обучение, оценка, использование в системах реального времени).
  • Опыт контейнеризации в Docker.
  • Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka и другие).
  • Отличные навыки коммуникации и работы в команде.
  • Высшее образование в области информатики, математики, статистики или родственных областей.

Будет плюсом, но не критично

  • Опыт работы со стэком мониторинга (Grafana, Telegraf, InfluxDB).
  • Опыт работы с удаленными Linux-машинами и ОС Linux в целом и/или Yandex Cloud (Data Proc, Data Sphere и т.д.) или аналогичными облачными системами.
  • Опыт инференса на Jetson и подобных локальных вычислителях, оптимизации инференса на TensorRT, Triton, ONNX, знание квантования, дистилляции и т.д.
  • Опыт с Kubernetes и/или MLFlow.

Мы предлагаем

  • Собственные мощные GPU для обучения и тестирования.
  • Наличие внутренних CV-инструментов для упрощения работы.
  • Возможность сбора необходимых данных напрямую от участников производственного процесса.
  • Короткий цикл обратной связи с бизнесом.
  • Помощь в построении карьеры с учетом твоих профессиональных интересов, используя лучшие инструменты и передовой опыт.
  • Конкурентную заработную плату и годовые премии.
  • Ежегодный пересмотр заработной платы (с учетом рыночной ситуации и индивидуальной результативности сотрудника).
  • Корпоративную программу софинансирования долгосрочных накоплений.
  • ДМС со стоматологией для сотрудников и членов семьи с первого дня работы.
  • Страхование жизни с первого рабочего дня.
  • Компенсацию питания, оплату мобильной связи и интернета.
  • Уникальную корпоративную культуру с заботой и уважением к каждому сотруднику.
  • Корпоративную программу по поддержке здоровья и благополучия сотрудников (консультации с финансовыми специалистами, юристами и психологами, экспертами по здоровому образу жизни).
  • Систему бонусов и скидок от компании и партнеров.
Евгения Киримлидис Talent Acquisition Sourcing Partner
ООО "Марс"

О компании ООО "Марс"

Сфера
Продуктовая компания
Размер
1001+

ООО "Марс" — компания с более чем вековой историей и один из мировых лидеров отрасли FMCG. В России компания представлена несколькими независимыми бизнес-сегментами: производство кондитерских изделий, жевательной резинки, кормов и умных сервисов для домашних животных, ветеринарным направлением.

Похожие вакансии

450 000 – 600 000 ₽/мес на руки
📍 Москва (м. Кропоткинская), Санкт-Петербург (м. Адмиралтейская), Екатеринбург, Сочи, полная удалёнка
450 000 – 600 000 ₽/мес на руки
📍 Москва (м. Кропоткинская), Санкт-Петербург (м. Адмиралтейская), Екатеринбург, Сочи, полная удалёнка
410 000 – 680 000 ₽/мес на руки
📍 Москва (м. Парк культуры), офис или гибрид
350 000 – 500 000 ₽/мес на руки
📍 Москва (м. Кутузовская), офис несколько дней в неделю
350 000 – 550 000 ₽/мес на руки
📍 Москва (м. Парк культуры), Санкт-Петербург (м. Площадь Ленина), Екатеринбург, Нижний Новгород, Новосибирск, Белград (Сербия), Алматы (Казахстан), Ереван (Армения), офис или гибрид