Computer Vision Engineer / Data Scientist

Position: Computer Vision Engineer / Data Scientist Level: Senior Experience: 6+ лет (НЕ фриланс) Stack: CV, SSL, Python, PyTorch, TensorFlow Location: Remote / удаленно Employment: Fulltime / полная Timezone: UTC+3 Company: ITM Salary: 250 000₽ – 400 000₽ на руки

ТРЕБОВАНИЯ:

1. Опыт работы от 6 лет в Computer Vision.
2. Опыт доведения моделей до production обязателен.
3. Опыт работы от 1 года с медицинскими изображениями в production: КТ, маммография.
4. Опыт работы от 3 лет с изображениями в production.
5. Опыт работы от 1 года с document processing / OCR / KYC.
6. Опыт работы от 1 года с биометрией (face, palm, voice и т.д.).
7. Опыт работы от 1 года с multimodal моделями / LLM.
8. Опыт работы от 1 года с fraud detection.
9. Опыт работы от 1 года с видео.
10. Опыт работы от 1 года с 3D-данными (volumes, point clouds, meshes).
11. Опыт работы от 1 года с Self-Supervised / Weakly-Supervised Learning.

КОГО ИЩЕМ:

1. Только fulltime, без совмещения.
2. Нужны «рабочие руки», а НЕ технический менеджер.
3. Нужен человек, который уже делал сложные CV системы, а не учится на ходу.

МЫ ОЖИДАЕМ:

1. Самостоятельность.
2. Высокая скорость работы.
3. Умение быстро проверять гипотезы.

КТО НЕ ПОДОЙДЁТ:

1. Кандидаты с преобладающим или последним опытом в роли технических менеджеров – это нерелевантный данной позиции опыт работы. Мы ищем «рабочие руки», а не технического менеджера.
2. Кандидаты, которые ищут себе вторую работу. Любое совмещение будет заметно в первые 2 месяца. Нужен честный фултайм.
3. Кандидаты с преобладающим или последним опытом работы на фрилансе.

ЗАДАЧИ: Разработка и улучшение KYC-пайплайнов:

1. обработка изображений документов
2. валидация, классификация, извлечение данных
3. детекция fraud-сценариев (screen, копии, редактирование и т.д.)

Работа с мультимодальными моделями: 4. интеграция CV и LLM (Vision-Language) 5. настройка, дообучение и оптимизация моделей 6. построение agent-based систем вокруг LLM

Разработка CV-моделей: 7. детекция, сегментация, классификация 8. работа с документами, изображениями, видео

Развитие биометрических решений: 9. face matching 10. palm vein / PalmPay

Построение и оптимизация ML pipeline: 11. обучение, инференс, валидация 12. работа с большими датасетами

Участие в R&D: 13. постановка экспериментов 14. быстрые итерации гипотез