KAMAZ Диджитал — ИТ-компания полного цикла: разработчик ПО, интегратор технологий и консультант по цифровой трансформации для промышленности, транспорта и логистики.

Мы родились в 2018 году как дочерняя компания ПАО «КАМАЗ» с миссией оцифровать крупнейший автогигант страны. Сегодня мы — самостоятельный игрок, который создает сложные ИТ-продукты для внешнего рынка и внедряет передовые решения в промышленность.

Команда развивает промышленные видеоаналитические сервисы: анализ продуктивности труда, подсчёт и классификация дефектов на конвейере, и тд.

Ищем человека, который закроет весь пайплайн от обучения до прода.

Обязанности:

развивать прод-сервисы CV полного цикла: детекция людей и объектов, multi-object tracking, ReID, action recognition, embedding-поиск по каталогу деталей;
обучать и дообучать модели: детекторы (YOLO11/YOLOv12, ultralytics), ReID-эмбеддеры (DINOv3 + LoRA, metric learning), video-модели распознавания действий (VideoMAE/ViT);
оптимизировать инференс под прод: экспорт в ONNX, TensorRT (FP16/BF16, engine cache), батчинг, latency-бюджет, потребление GPU-памяти на многочасовых видео;
дорабатывать алгоритмическое ядро трекинга (собственные реализации BoostTrack / BoT-SORT / ByteTrack): ассоциация, фильтр Калмана, компенсация движения камеры, восстановление треков по эмбеддингам;
вести диалог со смежными командами и заказчиком: контракты API и сообщений.

Требования:

коммерческая разработка на Python от 3 лет, уверенные numpy и OpenCV;
опыт в компьютерном зрении с выведенными в прод решениями: детекция объектов обязательно, трекинг (MOT) и/или metric learning / ReID — сильный плюс к профилю;
практический опыт обучения и дообучения нейросетей (PyTorch, ultralytics): аугментации, подбор гиперпараметров, диагностика переобучения, работа с несбалансированными данными;
умение самостоятельно построить измерение качества: выбрать метрику под задачу, собрать ground truth, воспроизводимо померить и доказать улучшение цифрами;
опыт продакшн-инференса: ONNX Runtime и/или TensorRT
опыт с брокерами и хранилищами: RabbitMQ или Kafka, Redis, S3;
инженерная культура: git-flow и code review, линтеры и типизация (ruff/black/mypy), структурированное логирование, конфигурация через YAML/env вместо хардкода;
автономность: команды небольшие, задача приходит бизнес-формулировкой, а не готовым ТЗ.

Будет преимуществом:

умение работать с ClearML;
Docker, Kubernetes, CI/CD;
video understanding и action recognition, работа с временными окнами и мультилейбл-постобработкой;
векторные БД (Qdrant) и задачи fine-grained retrieval, где классы визуально почти неразличимы;
геометрия камеры: калибровка по шахматке, гомография, дисторсия, fisheye;
gRPC и FastAPI, проектирование контрактов между сервисами.

Стек: Python 3.11+, PyTorch, ultralytics, ONNX Runtime, TensorRT, OpenCV, numpy, FastAPI, gRPC, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, S3, Qdrant, Docker, Kubernetes, GitLab CI, ClearML, CVAT.

Условия:

Ипотека, отсрочка, стабильность. Решайте важные жизненные вопросы с нашей поддержкой: IT-ипотека и отсрочка от службы для тех, кому это актуально;
Инвестиции в развитие. Компенсируем ваше обучение, английский (и не только), спортивные абонементы и билеты на конференции. Растите профессионально — мы поможем;
Социальная политика. Специальная программа поддержки в разных жизненных ситуациях, включая мамины дни, подарки детям работников при поступлении в первый класс и на Новый год;
Офис или удаленка. Выбирайте точку на карте РФ для работы: офисы в трех городах МСК, СПб и Набережные Челны или ваш собственный уютный домашний офис;
Встречаемся онлайн и офлайн. Наши активности — от классических квизов в офисе до киберспортивных баталий на удаленке — не дадут заскучать.

Вакансии в KAMAZ DIGITAL

Вакансии

CV/ML-инженер

Вакансии в KAMAZ DIGITAL

Вакансии

CV/ML-инженер