Описание

Компания УДЗ ищет Инженера-программиста компьютерного зрения для команды разработки ПО для управления БПЛА в автоматическом режиме, использования передовых технологий в области распознавания объектов, математических моделей для расчета их расположений в пространстве, категоризации, идентификации и трекинга.

Обязанности

Разработка, внедрение и тестирование программных решений, в основном с использованием языков программирования C++ и Python для навигации и управления БПЛА
Разработка алгоритмов распознавания и отслеживания объектов для анализа видеоданных с целью принятия автономных решений
Разработка и оптимизация CV-пайплайнов: детекция, трекинг, визуальная навигация
Развёртывание пайплайнов на встроенных системах с ограниченными ресурсами, оптимизация под конкретное железо
Профилирование и устранение узких мест в C++ и Python коде
Доводка метрик качества на реальных данных
Интеграция ML\CV-модулей в общую систему совместно с командой
Калибровка камер и работа с видеопотоком на системном уровне
Обучение, дообучение и тестирование нейросетевых моделей компьютерного зрения, в том числе YOLO
Оценка качества моделей: precision, recall, mAP, анализ ошибок распознавания
Оптимизация работы моделей по скорости и точности
Вывод нейросетевых моделей в продакшн на целевом железе (CPU/GPU/NPU)
Участие в постановке задач, оценка применимости подходов под ограничения платформы
Работа с данными для разметки
Создание синтетических данных и работа с ними
Понимание принципов обучения моделей

Требования

Высшее профильное образование
3 года опыта разработки программного обеспечения, с акцентом на программирование на C++ и Python
Подтвержденный опыт разработки программного обеспечения для платформ БПЛА, таких как Pixhawk, ArduPilot, INAV и Betaflight
Опыт работы с теорией управления и алгоритмами применительно к БПЛА
Классическое CV: опыт построения и оптимизации пайплайнов детекции, трекинга, визуальной навигации
Доводка метрик качества на реальных данных
Embedded/Edge: развёртывание CV-пайплайнов на встроенных системах с ограниченными ресурсами, оптимизация производительности под них
C++: высокопроизводительный код, векторизация (NEON/SIMD), многопоточность (OpenMP, thread pools), опыт профилирования
Python: многопоточный код, не упирающийся в GIL; ускорение узких мест через нативные модули (pybind/ctypes) или JIT (numba)
Практический опыт обучения или дообучения моделей YOLO
Опыт работы с PyTorch или Ultralytics YOLO
Понимание процесса подготовки данных для обучения нейросетей
Опыт работы с изображениями, видеофайлами и видеопотоками
Понимание метрик качества моделей компьютерного зрения
Опыт работы с Git

Будет плюсом

Обучение и вывод в продакшн нейросетевых моделей (ONNX)
RKNN-Toolkit, запуск моделей на NPU
OpenCL и выгрузка вычислений на GPU
Знание устройства камеры: pinhole-модель, модели дисторсии, практический опыт калибровки
Системная работа с видео: zero-copy, GStreamer, MIPI, DMA-буферы
Знание математики и геометрии CV (линейная алгебра, теория вероятности, мат. статистика, эпиполярной геометрии)
Знание робототехники и навигации (фильтры Калмана, sensor fusion, VIO/SLAM, GPS-denied environments)
Знание оценок качества моделей ML/CV метрики (trade-off Precision/Recall, mAP, MOTA, IDF1)

Условия

Трудоустройство по ТК РФ
Стабильная "белая" заработная плата
График 5/2 с 9:00 до 18:00
Доставка до места работы на служебном транспорте (район Кольцово). Работа в Екатеринбурге
Корпоративное питание
Конкурентная заработная плата
Интересные проекты и работа с передовыми технологиями
Современное оборудование, любое аппаратное обеспечение для эффективного выполнения задач
Возможности для саморазвития: тренинги, конференции, обучение
Окончательный уровень ЗП определяется по результатам технического собеседования в соответствии с опытом, знаниями и навыками кандидата

Процесс отбора

Откликнуться
Окончательный уровень ЗП определяется по результатам технического собеседования