Ведущий инженер-программист (Machine Learning)

ОАО «Пеленг» — ведущее проектно-конструкторское предприятие оптико-электронной промышленности Республики Беларусь. Это более 50 лет инженерных побед и более 3500 специалистов, которые превращают научные исследования в работающие высокотехнологичные решения.
Пеленг – это, прежде всего, люди! За каждым достижением нашей компании на протяжении всех лет ее существования стояли трудолюбивые, добросовестные, самоотверженные сотрудники с их инновационными и смелыми идеями. Они сделали все возможное, чтобы Пеленг шел вперед, преодолевая все сложности и достигая лучших результатов!

Мы ищем в нашу команду Ведущего инженера-программиста (Machine Learning)

Мы предлагаем Вам:

• Достойный уровень заработной платы (конкретный размер определим вместе на собеседовании);
• Оформление в штат, а не на проект;
• Комфортные условия труда (мы находимся в центре города, гибкий режим работы);
• Забота о вашем здоровье (обслуживание в частной поликлинике, программа ДМС за счет компании);
• Возможность постоянно развиваться (корпоративная библиотека, внешнее обучение за счет компании, внутренние тренинги профессионального и личностного роста, конференции и выставки);
• Насыщенная корпоративная жизнь (незабываемые корпоративы, поездки, праздники для вас и ваших детей). Мы вместе плаваем на байдарках, участвуем в полумарафонах, сажаем деревья и просто круто отдыхаем!
• Дополнительные выплаты: 13 заработная плата на новый год, бонусы к отпуску, к праздникам;
• Арендное жилье или финансовая поддержка при съеме жилья;
• Подарки для детей, оплата детского лагеря (90% стоимости оплачивает компания);
• Ежегодная индексация заработной платы.

Вам предстоит заниматься:

• Разработкой, обучением и сопровождением моделей машинного обучения для решения прикладных задач проекта.
• Подготовкой, обработкой и анализ данных, формированием обучающих выборок.
• Разработкой программных компонентов и сервисов на базе алгоритмов машинного обучения.
• Интеграция ML-решений в существующие программно-аппаратные комплексы и обеспечение взаимодействия с другими подсистемами.
• Оптимизация производительности, тестирование и валидация разработанных решений.
• Участие в проектировании архитектуры системы и выборе технологического стека.
• Подготовкой технической документации и сопровождение внедренных решений.
• Взаимодействие с командами разработки, тестирования и системной интеграции.

Мы ожидаем от Вас:

• Высшее техническое образование в области информационных технологий, прикладной математики, информатики или смежных направлений.
• Глубокое понимание архитектур нейронных сетей (CNN, U-Net, FCN, YOLO) и методов их обучения для задач классификации, детекции и сегментации.
• Знание методов классической обработки сигналов и изображений: спектральный анализ, частотная фильтрация, вейвлет-преобразование, применение градиентных операторов (Лаплас, Собель).
• Уверенные знания в области линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики и методов оптимизации.
• Экспертное владение Python; работа с основным стеком (PyTorch или TensorFlow, NumPy, OpenCV, SciPy, Pandas).
• Практический опыт контейнеризации (Docker) и оптимизации моделей через форматы ONNX, TensorRT или OpenVINO для работы в режиме реального времени.
• Опыт работы с инструментами управления экспериментами (MLflow, ClearML), системами разметки (CVAT) и современными системами контроля версий (Git, GitLab, GitHub).
• Уверенное владение OS Linux (командная строка, bash, развертывание сервисов).
• Понимание принципов построения программных систем, опыт разработки API и обеспечения взаимодействия между различными модулями (ML-сервис/управляющее ПО).​​​​​​​

Будет преимуществом:

• Опыт работы с методами обработки трехмерных данных (облака точек, карты высот, 2D-профили).
• Знакомство с библиотеками обработки 3D-геометрии и компьютерного зрения (такими как Open3D, PCL, OpenCV).
• Понимание физических принципов работы оптических измерительных приемов и систем лазерной триангуляции.
• Опыт интеграции алгоритмов в системы, работающие в режиме реального времени (Real-time системы).
• Навыки оптимизации моделей для запуска на специализированных вычислителях или встраиваемых системах.
• Опыт работы с инструментами контейнеризации приложений (например, Docker) для развертывания готовых решений.
• Знание основ метрологии и методов оценки точности измерительных систем.
• Опыт работы с промышленными интерфейсами и протоколами передачи данных.
• Знание английского языка на уровне, достаточном для чтения технической документации и современных научных публикаций в области искусственного интеллекта.

Мы гордимся нашими сотрудниками. Ждём Вас в команду!