Senior ML разработчик для разработки моделей анализа изображений@ Extyl

292K ₽–364K ₽/мес
оценка на руки
Опубликовано 05.10.2026

Что за роль

Вам предстоит разрабатывать и обучать модели для анализа изображений и облаков точек. Работа предполагает взаимодействие с командой разработки и аналитиками.

Чем вы будете заниматься

  • Разработка и обучение моделей для анализа изображений и облаков точек
  • Подготовка датасетов, анализ данных
  • Сбор, анализ и предобработка данных, составление датасетов
  • Обучение моделей и тестирование гипотез
  • Деплой полученных решений
  • Написание технической документации
  • Презентация результатов внутри команды и заказчику
  • Изучение новых подходов для решения поставленных задач

Требования

  • Опыт разработки ML-решений для бизнеса от 3 лет
  • Опыт работы с CV на реальных проектах от 1 года
  • Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет
  • Умение писать production-ready код на Python
  • Опыт работы с PyTorch
  • Умение обучать и дообучать модели, проводить тестирование
  • Опыт работы с Git
  • Умение версионировать данные и логировать эксперименты (DVC, MLFlow, ClearML)
  • Опыт работы с Docker
  • Опыт проработки требований, опыт декомпозиции и приоритизации задач
  • Умение вести техническую документацию
  • Знание английского B2
  • Опыт работы с трехмерными данными

Будет плюсом

  • Опыт работы с ГИС и специальными форматами данных (geotiff, las)

Что мы предлагаем

  • Проектная работа с возможностью удаленной занятости
Почему эта вакансия
6.8
6.8 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области ML и анализа изображений. Требования к опыту достаточно высокие, что может оттолкнуть некоторых кандидатов.

Требования к языку
АнглийскийB2
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

→

Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками PyTorch для разработки сложных моделей машинного обучения и анализа изображений.

→

Способность эффективно работать в удаленном режиме, включая самодисциплину и навыки управления временем для успешного выполнения задач без постоянного контроля.

→

Опыт работы с контейнеризацией приложений с использованием Docker и системами контроля версий Git, что позволяет эффективно управлять кодом и зависимостями проектов.

→

Знание инструментов для управления жизненным циклом моделей, таких как DVC и MLFlow, для оптимизации процессов разработки и деплоя моделей.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Старший ML разработчик для разработки моделей анализа изображений (Сейчас)→Ведущий ML инженер (1–2 года)→Руководитель команды ML разработчиков (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$30B
Годовой рост
11.5%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonPyTorchDocker
Растущий спрос
TensorFlowKubernetesNatural Language Processing
Снижающийся спрос
MATLABScikit-learn

Тренды отрасли

Увеличение использования глубокого обучения
По данным исследования, 60% компаний планируют увеличить использование глубокого обучения в своих ML проектах в ближайшие 2 года.
Рост популярности контейнеризации
Согласно отчету, 70% ML разработчиков используют контейнеры (Docker) для развертывания своих моделей, что упрощает управление зависимостями.

Новости AI/ML Solutions

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев