Senior Machine Learning Engineer - Video Understanding

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior CV/ML инженер в Scandit для создания с нуля системы компьютерного зрения на видео для ритейла: распознавание действий и подозрительного поведения. Роль с техническим лидерством от прототипов до production-моделей.

Задачи

• Определять и приоритизировать технические эксперименты для валидации ключевых рисков (precision, recall, latency) CV-моделей в магазинах
• Проектировать и реализовывать end-to-end CV/ML пайплайны на реальных видео: от приёма и предобработки данных до обучения, оценки и деплоя моделей
• Настраивать и улучшать процесс разметки для получения качественных train/test датасетов из видеопотоков
• Сотрудничать с product-менеджерами и инженерными лидерами: уточнять требования, синхронизировать вехи, переводить бизнес-задачи в технические роадмапы
• Выбирать, адаптировать и оптимизировать state-of-the-art архитектуры CV для детекции действий и подозрительного поведения в неконтролируемых условиях
• Обеспечивать техническое лидерство в области видео-компьютерного зрения, формировать best practices и участвовать в найме команды

Требования

• Высшее образование в Computer Science, Electrical Engineering, Mathematics или смежной технической области (продвинутая степень плюс, но не обязательна)
• Значительный практический опыт в computer vision и machine learning, включая проектирование, обучение, оценку и деплой моделей в production
• Подтверждённый опыт построения end-to-end CV/ML систем с нуля (желательно коммерческих продуктов, а не чисто академических проектов)
• Сильная экспертиза в видео-пайплайнах и распознавании действий/поведения человека (ритейл, autonomous checkout или смежные домены)
• Практический опыт с vision transformers для темпорального понимания видео; опыт fine-tuning Vision-Language Models (VLMs) — сильный плюс
• Хорошие навыки software engineering (Python и современные ML/CV фреймворки) и опыт работы с реальными зашумлёнными данными
• Умение работать в динамичной среде с высокой неопределённостью, приоритизировать эксперименты и быстро итерировать
• Умение эффективно работать с кросс-функциональными командами (product, backend, data, operations) и ясно излагать сложные технические темы на английском (B2 и выше)
• Право на работу в локации найма

Условия

• Высококвалифицированная команда и увлечённая атмосфера
• Хакатоны
• Гибкий формат: офис, гибрид или работа из дома
• Культура people-first
• Глобальные тимбилдинги
• Праздничные мероприятия в конце года
• Выходной в день рождения
• Привлекательный план участия в капитале компании
• Сертификация «Great Place to Work» в 7 странах
• Отличная офисная инфраструктура для гибридной работы в Zurich, Warsaw, Tampere и London
• Поддержка удалённой работы в Швейцарии, Финляндии, Польше, Великобритании, Италии и Германии
• Локальные бенефиты в зависимости от локации

Навыки

• Computer Vision
• Machine Learning
• Python
• vision transformers
• Vision-Language Models
• action recognition
• video pipelines
• ML/CV frameworks