Требования:
Высшее образование (математика, компьютерные науки, физика, инженерия или смежные области), Опыт работы в области машинного обучения от 5+ лет, включая практический опыт разработки и внедрения решений в области Computer Vision (CV) и Optical Character Recognition (OCR), Опыт от 2+ лет на позиции Tech Lead/Team Lead с управлением командой из 3-5 человек, Глубокое понимание принципов машинного обучения и их применения в CV/OCR: работа с изображениями, видео, распознавание текста, детекция объектов, сегментация и т.д, Опыт работы с современными библиотеками и фреймворками для CV: OpenCV, TensorFlow, PyTorch, YOLO, Tesseract и др. Навыки эффективной коммуникации с нетехническими стейкхолдерами (менеджмент, заказчики, инженеры). Умение объяснять сложные технические концепции простым и понятным языком. Специализированные навыки Знание методов оптимизации моделей CV/OCR для работы на edge-устройствах (например, с использованием ONNX, TensorRT), Знание современных подходов к обработке изображений и видео (например, трансформеры для CV, нейронные сети для OCR), Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure) и их сервисами для ML и CV, Знание BigData-стека: опыт работы с Apache Spark, Hadoop, а также языками программирования Java/Scala, Опыт работы с MLOps-инструментами (MLflow, Kubeflow, Airflow и др.) для автоматизации процессов разработки и эксплуатации моделей. Понимание принципов разработки и внедрения масштабируемых ML-решений в production, Опыт работы в Agile/Scrum-командах.
Обязанности:
Управление кросс-функциональной командой (data scientists, разработчики, инженеры) для реализации ИИ-проектов в области компьютерного зрения и оптического распознавания символов. Формирование стратегии развития направления, защита стратегии Формирование воронки Заказчиков, привлечение новых клиентов Внедрения в контур информационных систем Заказчика разработок направления Достижение коммерческих целей, поставленных перед командой (выручка, маржинальность по сделкам) Декомпозиция стратегических целей на тактические задачи, постановка задач команде и распределение ресурсов для их выполнения. Взаимодействие с заказчиками, продукт-менеджерами и смежными подразделениями (аналитика, разработка, инфраструктура) для обеспечения беспрепятственного хода проектов. Мониторинг прогресса выполнения проектов, контроль достижения оперативных и стратегических KPI, своевременное выявление и устранение рисков и отклонений. Организация процессов разработки и внедрения ML-решений, включая их интеграцию в продуктовую среду и обеспечение качества работы моделей CV/OCR. Участие в формировании продуктовой стратегии и roadmap, основанных на данных и технологических возможностях.
