#вакансия #ML #ComputerVision #Python #удаленка #EvApps

🧠 ML / Computer Vision Engineer
Компания: EvApps
Зарплата: до 200 000 ₽ на руки
Удаленно, РФ
Полная занятость

📰 Компания EvApps приглашает ML-инженера с опытом в Computer Vision и генеративных моделях для разработки сервиса автоматического размещения оборудования на изображениях помещений.

🎯 Задачи проекта:

Разработка сервиса с админ-панелью, который: принимает изображения помещений позволяет задавать список оборудования автоматически размещает оборудование на изображении с учётом логики сцены сохраняет результат и передаёт его в downstream-системы (service desk) интегрируется с ботами (Telegram, VK и др.)

✅ Требования:
Опыт:
Работа ML-инженером / Computer Vision Engineer от 1 года
Разработка и внедрение ML/AI решений в продакшн
Практический опыт решения задач Computer Vision и генеративных моделей

🛠**Технические навыки:**
Уверенное знание Python, опыт написания продакшн-кода
Computer Vision: работа с изображениями (детекция, сегментация, обработка), понимание геометрии сцены и контекста изображения
Deep Learning: PyTorch (приоритетно), TensorFlow / Keras
Generative AI: diffusion models, image-to-image подходы
__Библиотеки: __numpy, pandas, opencv, pillow, matplotlib / seaborn
__Разработка и архитектура__:
Опыт интеграции ML-моделей в сервисы (FastAPI / Flask)
Опыт построения inference-сервисов, работа с REST API
Понимание микросервисной архитектуры
Docker, Linux (bash, CLI), Git
Базовое понимание CI/CD
__Базы данных:__
PostgreSQL / MySQL
Понимание хранения изображений и результатов
__Работа с данными:__
Опыт работы с датасетами изображений: подготовка, разметка, аугментации
Работа с ограниченными данными
Понимание: как корректно добавлять объекты в изображение, учитывая ограничения сцены

➕ Будет плюсом:
Опыт со Stable Diffusion / ControlNet / Inpainting
MLflow / Weights & Biases
ONNX / TensorRT / оптимизация моделей
Опыт продакшн-деплоя моделей с мониторингом
Опыт интеграции ботов (Telegram, VK и др.)

Откликнуться с пометкой [Computer Vision] 👋 Доступно в источнике