Вступить в клуб →
← К вакансиям
УАЗ62/100

ML Engineer (Computer Vision / LLM)

Опубликовано: 21 октября 2026
middleremoteML / Data SciencefulltimeСанкт-Петербургrupythonopencvcomputer visionmachine learningpandasnumpynumbalinuxmlopsразметка данных
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
ЭДСИжевскonsitefulltimemiddle85

ML-аналитик (CV)

ML-аналитик в области Computer Vision: мониторинг SOTA-решений и конкурентов, аудит датасетов (EDA, анализ качества разметки, gap-анализ), поддержка ML-команды через инструменты визуализации и автоматизацию отчётности по метрикам моделей. Требуется уверенный Python (pandas, numpy, opencv), понимание метрик CV (mAP, IoU, MOTA/MOTP), форматов разметки и научных статей.

pythonpandasnumpyopencvcomputer visioncoco+6
16 октября 2026от 400 000 RUB
ФЕДОРОВ ПАВЕЛ АЛЕКСАНДРОВИЧСанкт-Петербургonsitefulltimesenior85

Senior CV Engineer (C++/OpenCV/Linux)

Разработка и оптимизация классических алгоритмов компьютерного зрения (детекция, трекинг, stereo vision) на C/C++ с OpenCV и интеграция в Linux-системы. R&D-задачи, проектирование архитектуры ПО, code review, работа с датасетами и оптимизация под embedded/Linux-платформы. Офис в Санкт-Петербурге, оформление по ТК РФ.

c++opencvlinuxcomputer visionstlmultithreading+6
21 октября 2026от 300 000 RUB
Алабуга. МенеджментЕкатеринбургonsitefulltimejunior68

Инженер по машинному зрению

Разработка и внедрение алгоритмов компьютерного зрения под производственные задачи: обработка изображений и видеопотоков на Python с OpenCV, детекция объектов (в т.ч. YOLO), формирование и валидация датасетов. Работа офисная с релокацией в Республику Татарстан, предусмотрен транспорт из Елабуги, Набережных Челнов, Менделеевска и Нижнекамска.

computer visionnumpyopencvpythonyoloвидеопоток+8
19 октября 2026от 157 500 RUB
Джетлинremotefulltime74

Machine Learning Engineer (Generative AI / Computer Vision)

Разработка ML-моделей генерации изображений и визуализаций интерьерных решений на основе ассортимента товаров в рамках ИИ-инкубатора Лемана ПРО (PoC). Задачи: end-to-end пайплайны от подготовки данных до обучения и оценки, evals для генеративных моделей и LLM, оптимизация инференса на GPU и production-ready код. Требуется глубокое знание ML, статистики, Python/SQL и опыт в CV/GenAI, LLM или рекомендательных системах.

pythonpytorchnumpypandassqlnlp+6
16 октября 2026