AI Engineer / ML-разработчик

Remote | 310 - 430 т.р. на руки

Vibe-coder

Вакансия: AI Engineer (CV & Navigation) / ML-разработчик в AR-навигацию)

Грейд: Vibe-coder

Компания: JETLYN

Формат: удаленно

Локация: Россия

Гражданство: РФ

Вилка ЗП: от 310 000 до 430 000 рублей на руки в месяц

Условия оформления, формат: ТК/ИП

✅О проекте

DigiNavi (DN) — это AR Indoor навигация с иммерсивным опытом для торговых центров, аэропортов и выставочных комплексов. Наша миссия — превращать общественные пространства в SMART-зоны, добавляя игровую механику и новый пользовательский опыт благодаря технологиям Computer Vision и Augmented Reality.

✅Задачи:

• Вам предстоит не просто писать код, а управлять процессом разработки через AI-агентов. Мы внедряем подход VibeCoding: вы архитектор решений, а AI — ваш основной инструмент исполнения.
• AI-Driven Development: Разработка и поддержка кода с использованием AI-агентов (Claude Code, Cursor, OpenAI Codex и др.).
• Refactoring & Architecture: Рефакторинг AI/ML и CV-компонентов в условиях гетерогенной среды (Go / C++ / Python).
• R&D: Быстрое прототипирование гипотез и внедрение новых алгоритмов.
• Integration: Интеграция ML-моделей в микросервисную архитектуру (gRPC / Kafka).
• Optimization: Оптимизация инференса и работа с high-load системами.

✅Требования

• Python: Уверенный уровень, опыт разработки AI/Computer Vision решений.
• CV & ML: Знание алгоритмов (SuperPoint, NetVLAD, Gaussian Splatting). Опыт работы с PyTorch, OpenCV.
• AI Tools: Практический опыт работы с Claude Code, Cursor, Antigravity или аналогами. Понимание workflow VibeCoding.
• Backend & Ops: Опыт production-развёртывания ML-сервисов (FastAPI, Docker, gRPC). Понимание микросервисной архитектуры (Kafka).
• Polyglot: Готовность работать в окружении, где рядом живут Go и C++ (чтение, интеграция, базовое понимание).

Process & Methodology:

• Понимание и применение SDD (Specification-Driven) и TDD подходов.
• Умение быстро прототипировать и проверять гипотезы.
• Опыт работы с технической документацией (и умение создавать её там, где её нет).

Будет преимуществом:

• Опыт оптимизации inference для мобильных и серверных сред.
• Опыт работы с облачной инфраструктурой GCP.
• Понимание специфики AR/VR разработки.

Стек: Python, PyTorch, OpenCV, FastAPI, gRPC, Kafka, Docker, GCP, Go, C++