СберComputer Vision Robotics Engineer (Центр аэрологистики)
Москва
Команда центра аэрологистики развивает решения для автономной логистики на базе беспилотников. Вы будете разрабатывать и оптимизировать CV-инференс и компоненты визуального восприятия для edge-платформ, обеспечивая надёжность и производительность системы в полевых условиях
ГрейдSenior
Стек
C++ROS 2ONNXTensorRTPythonPyTorchClearMLDVCGStreamerGPUNPU
Задачи
- •разработка компонентов детекции, классификации, сегментации, трекинга и визуальной одометрии
- •построение и оптимизация продуктового инференса на Python/C++ с интеграцией в ROS 2
- •экспорт, валидация и оптимизация моделей в ONNX/TensorRT/вендорных runtime
- •профилирование и оптимизация полного пайплайна кадра: декодирование, preprocessing, inference, postprocessing
- •оптимизация использования GPU/NPU, памяти, потоков и zero-copy механизмов для edge
- •участие в MLOps-процессах и автоматизации экспериментов
Обязательно
- •экспертный уровень в компьютерном зрении и ML (CNN/Transformer, детекторы, трекеры)
- •продвинутое знание C++ для production-инференса, управления памятью и многопоточности
- •продвинутое знание Python и PyTorch для обучения, экспорта и автоматизации экспериментов
- •опыт работы с edge inference: ONNX, TensorRT или эквивалентный runtime
- •умение профилировать latency и throughput, оптимизировать квантизацию (FP16/INT8) и ресурсы
- •рабочий уровень ROS 2 (DDS, QoS, executors, lifecycle, TF2, rosbag)
- •опыт профилирования пайплайна видеопотока и устранения утечек производительности
Будет плюсом
- •опыт диагностики камер (MIPI/CSI), аппаратного декодирования и драйверов
- •опыт работы с GStreamer и zero-copy механизмами в видеопайплайнах
- •опыт построения baseline-решений, анализа ошибок и оптимизации при ограничениях latency/compute
- •опыт проверки корректности метрик, численной стабильности и отсутствия утечек данных
- •знание инструментов генерации/агентов AI (GigaChat, Kandinsky) для продуктовых задач
