← К вакансиям
@datasciencejobs70/100
ML / Computer Vision Developer
Опубликовано: 8 июня 2026
🔒 Контакты и отклик — после вступления в клуб
Вступить и откликнуться →Ищем ML/CV-разработчика для разработки системы видеоанализа на основе нескольких синхронизированных камер. Задачи включают обработку видео, детекцию и трекинг объектов и суставных точек, построение 3D-координат, интеграцию и оптимизацию пайплайна.
#вакансия #ml #machinelearning #cv #computervision #pytorch #OpenCV #remote #motioncapture #analysis
ML / Computer Vision Developer
Мы ищем ML/CV-разработчика в проект для разработки системы видеоанализа на основе нескольких синхронизированных камер.
🌐 О проекте
Проект иностранной технологической компании в сфере видеоаналитики, computer vision и motion analysis. Проект уже проинвестирован, имеет первого клиента и сформированную full-stack команду. У компании есть представители в разных странах, включая РФ, что позволяет развивать и масштабировать продукт на международных рынках.
На текущем этапе нам не хватает ключевого специалиста по Computer Vision, который поможет построить и оптимизировать ML/CV-модуль для извлечения координат людей, суставных точек и динамических объектов из видеопотоков в near real-time / real-time режиме.
Задачи
— Обработка видео с нескольких синхронизированных камер.
— Детекция и трекинг динамических объектов.
— Детекция и трекинг суставных точек 2–4 человек.
— Работа с pose estimation и multi-view computer vision.
— Получение 2D keypoints из видеопотоков.
— Построение 3D-координат через camera calibration / triangulation.
— Интеграция и адаптация существующих или предложенных ML/CV-моделей.
— Оптимизация пайплайна под near real-time / real-time обработку.
Требования
— Опыт в Computer Vision / Machine Learning.
— Опыт работы с PyTorch / OpenCV.
— Понимание pose estimation, object tracking, keypoint detection.
— Понимание camera calibration, triangulation, multi-camera setup.
— Опыт оптимизации inference на GPU.
— Умение работать с видеопотоками.
Будет плюсом
— Опыт с Pose2Sim, MMPose, RTMPose, DeepLabCut, MediaPipe.
— Опыт с industrial cameras / GigE / PoE / multi-camera systems.
— Опыт с TensorRT / ONNX Runtime.
— Опыт в biomechanics, motion capture.
Ожидаемый результат
Нужен модуль, который получает видеопотоки с камер и отдаёт структурированные координаты людей, суставных точек и заданных динамических объектов для дальнейшего анализа системой.
Формат сотрудничества
— Проектная / частичная / полная занятость.
— Удалённая работа.
— Оплата обсуждается индивидуально и зависит от уровня кандидата.
====
⚠️ Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала.
====
По всем вопросам и с резюме пишите @••••••