Команда Computer Vision работает с фотографиями и видео, которые миллионы пользователей загружают в 2ГИС. С помощью технологий компьютерного зрения и генеративных моделей мы:
- автоматически модерируем пользовательский контент (UGC) — убираем спам и нежелательные фото/видео;
- улучшаем карточки организаций, делая их более информативными и визуально привлекательными;
- наполняем справочник 2ГИС данными, которые извлекаем из изображений;
- развиваем поиск по фотографиям и умные вайб-фильтры для новых пользовательских сценариев.
Сейчас мы ищем Python-разработчика, который поможет нам развивать это направление и выводить ML-модели в production.
Что предстоит делать
- Разрабатывать и поддерживать бэкенды на Python для сервисов автомодерации, фотопоиска, дедупликации и работы с UGC.
- Интегрировать ML-модели в продакшн-пайплайны: категоризация, эмбеддинги, поиск неидентичных дублей, детекция спама в фото и видео.
- Работать с потоками данных: обработка больших объёмов изображений и видео, разбор видео на кадры, оптимизация пайплайнов.
- Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes: деплой, конфигурация, настройка мониторинга и алёртов.
- Работать с векторными БД (Qdrant, pgvector) и реляционными хранилищами, выбирать подходящее решение под задачу.
- Разбираться в данных и процессах, которые эти данные генерируют, находить и устранять узкие места.
- Писать автотесты, деплоить и мониторить свой код.
- Участвовать в Code Review и архитектурных ревью, предлагать улучшения существующих решений.
Что мы ожидаем от тебя
- Опыт работы Python-разработчиком от 4 лет.
- Опыт разработки и вывода сервисов в продакшн, обеспечение их стабильной работы.
- Опыт работы с очередями и брокерами сообщений (Kafka и др.).
- Умение работать с разными базами данных и выбирать подходящую под задачу.
- Владение Docker и CI/CD.
- Опыт деплоя и поддержки сервисов в Kubernetes.
Будет плюсом
- Опыт интеграции ML-моделей в продакшн-пайплайны.
- Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, pgvector).
- Понимание принципов работы компьютерного зрения и/или эмбеддингов (CLIP и аналоги).
- Знакомство с MLOps-инструментами (например, ClearML) и инференс-серверами (NVIDIA Triton).
- Опыт работы с S3-совместимыми и распределёнными хранилищами (Ceph и др.).
Почему стоит к нам присоединиться
- Работа в быстро развивающейся команде с минимальной бюрократией и максимальной инициативностью.
- Реальные задачи с ML в продакшене и высоким масштабом — миллионы фото и видео от пользователей.
- Мы используем передовые AI-решения (ChatGPT, Copilot) в повседневной работе.
- Официальное трудоустройство и полностью белая заработная плата.
- Можно работать удаленно по РФ. Хочешь гибридный формат? У нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два — в Новосибирске.
- ДМС и онлайн-консультации специалистов.
- Предоставим доступ к внутреннему учебному центру: курсам, тренингам и профессиональной литературе.