Computer Vision / ML Engineer (Industrial Inspection)

Itransition·Ташкент·22 сент.

Computer Vision / ML Engineer (Industrial Inspection)

Ориентир по рынку≈ 300 000 – 365 000 ₽наша приблизительная оценка по 12 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

≈ 300 000 – 365 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вместо вилки в объявлении «Competitive compensation»: что это значит в цифрах, придётся выяснять. Вакансия живая, задачи расписаны.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Деньги

Вместо вилки в объявлении «Competitive compensation». Ориентир на созвон: столько платят в 12 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.

платят меньше300 000 – 365 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Висит 27 дней, признаков фиктивного найма нет. Повторных публикаций не было.

Живая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 10, требований 23. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: гибкий график, уроки английского и компенсация спорта
Известно: в работе ИИ-инструменты для кода

Подробно

Что требуют

ОбязательноComputer VisionMLPythonNumPyPandasPytest

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Вакансия на английскомПереведёт заголовок и описание вакансии на русский

Чем предстоит заниматься

Write the labelling protocol with the senior engineer and the NDT expert; label, cross-check, fix, export

Implement, test and document the defect rules designed with the senior engineer and the NDT expert; for the first defect: a break is a gap in the traced conductor longer than a threshold and not on a stitching seam

If the feasibility gate passes, implement the agreed detection rule for the specific detectable bondline condition

Build reproducible batch pipelines with versioned inputs, parameters and outputs, resumable on large images, so every reported result can be recreated

Preserve coordinates correctly across tiling, cropping, stitching and report export, with automated tests: a wrong blade coordinate is worse than a wrong score

Calibrate thresholds on reference samples with known defects

Compute and report metrics per physical defect, per metre of blade, before and after any tuning

Build the review tool: gigapixel image with the trace and findings overlaid, jump to each finding, export to the report

Prepare the tooling and data package for independent annotation of the control image by the NDT expert; keep those labels sealed until the pipeline and thresholds are frozen, then import them and run the evaluation

Investigate every miss and the main false positives with the senior engineer

Наши требования

3+ years in computer vision, image processing or applied ML with real images

Python with NumPy, OpenCV, pandas; comfortable building small tools (Streamlit, Dash, Gradio, or a simple web stack)

Experience labelling or organising labelling: writing a protocol, checking consistency between annotators, exporting to a training format

Evaluation done properly: recall, precision, false positives per unit, splits that do not leak between crops of the same physical object

Experience with large images: tiling and reassembly, with coordinates preserved across tiles, crops and the full image

Unit and integration tests with pytest or equivalent; reproducible runs with versioned inputs, parameters and outputs

One project where you learned a new domain quickly and can say what you read and whom you asked

Working English

Segmentation or detection with small datasets, transfer learning

Any radiography, medical imaging, microscopy, industrial or scientific imaging

Rule-based and hybrid pipelines: classical detection plus a learned component

Experiment tracking and reproducible pipelines

Use of AI coding agents for prototyping and tooling

Projects for such clients as PayPal, Wargaming, Xerox, Philips, adidas and Toyota

Competitive compensation that depends on your qualification and skills

Career development system with clear skill qualifications

Flexible working hours aligned to your schedule

Options to work remotely

Compensation for medical expenses

English courses online

Corporate parties and events for employees and their children

Gym membership compensation, corporate sport competitions (cybersport included)

5 days of paid sick leave per year with no obligation to submit a sick-leave certificate

Дополнительно

We are looking for a Computer Vision / ML Engineer to join the two-person core computer-vision team of an X-ray inspection proof of concept for wind turbine blades: six to eight months with a path to a product. Around the core team: a technical lead, a project manager, shared QA, and an NDT expert and a blade engineer part-time