2 months ago

Logo of Royal Canin

Лидер команды исследователей по компьютерному зрению / DS Computer Vision Team Lead RUS-Moscow Oblast-Moscow

Royal Canin

Remote Hybrid

Job Description:

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.

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-х 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:

  • 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.

Mars — работодатель, предоставляющий равные возможности, и все квалифицированные кандидаты получат возможность трудоустройства независимо от расы, цвета кожи, религии, гендерной идентичности, национального происхождения, инвалидности, защищенного статуса ветерана или любых других характеристик, защищаемых законом. Если вам нужна помощь или жилье во время процесса подачи заявления из-за инвалидности, это доступно по запросу. Компания рада предоставить такую ​​помощь, и ни один заявитель не будет наказан в результате такого запроса.