Мы ищем в команду
Middle C++ Developer (Edge Computer Vision / Video Processing)
Вам предстоит:
- Разработка и поддержка C++ модулей обработки видеопотоков;
- Интеграция и использование моделей компьютерного зрения в существующих пайплайнах;
- Работа с видеопотоками в реальном времени (декодирование, препроцессинг, постобработка);
- Оптимизация производительности и стабильности кода под edge-устройства;
- Участие в доработке и отладке многопоточных компонентов;
- Исправление ошибок, рефакторинг, участие в code review.
Мы ждем:
- Уверенное знание C++ (C++17);
- Опыт коммерческой разработки от 2–3 лет;
- Базовое понимание многопоточности и асинхронного выполнения;
- Опыт работы с видеопотоками:
- FFmpeg и/или OpenCV;
- Опыт интеграции CV / DL моделей или работы с результатами инференса;
- Опыт разработки под Linux.
Будет плюсом:
- Опыт работы с потоками RTSP;
- Базовый опыт оптимизации (latency, FPS, потребление памяти);
- Знакомство с CUDA или аппаратным ускорением;
- Опыт работы с edge-платформами (Rockchip, Axera, Jetson и т.п.);
- Навыки работы с CMake.
Что мы предлагаем:
- Работу над продуктом полного цикла — от концепции до массового производства;
- Решение практических задач государственного масштаба и для крупнейшего бизнеса;
- Собственную технологическую вертикаль: прошивка, ИИ, облако, устройства;
- Проект на ранней, но уверенной стадии, где мнение и вклад каждого разработчика имеют реальный вес;
- Команду увлеченных экспертов, готовых делиться знаниями;
- Если вы хотите участвовать в создании технологического продукта, который будет физически «стоять» на улицах и внутри предприятий, анализируя мир в реальном времени, — вам к нам;
- Подключение к программе ДМС;
- Бесплатную подписку СберПрайм+ для сотрудников со множеством привилегий от Сбера.
Это сердце нашего продукта — разработка высокопроизводительного C++ кода, который работает прямо на камере.
Вы будете создавать и оптимизировать пайплайны обработки видеопотоков в реальном времени, интегрировать и ускорять нейросетевые модели на специфичном железе (Rockchip, Axera), работать с FFmpeg, OpenCV и многопоточностью.
Ваша задача — выжать максимум из ограниченных ресурсов edge-устройства: снизить задержки, повысить FPS и уменьшить потребление памяти.
От вашей работы напрямую зависит, насколько «умной» и отзывчивой будет камера.
Это вызов для тех, кто хочет копать глубоко в low-level оптимизацию и компьютерное зрение на устройствах.
Мы создаём будущее интеллектуальных систем видеонаблюдения.
Мы команда, которая разрабатывает прошивки для умных камер и экосистему вокруг них.
Мы пишем собственное ПО, прошивку и ИИ-модели, которые ставят видеоаналитику в центр всей системы.
Первая версия наших камер с ИИ на борту уже успешно проходит испытания. Сейчас мы в активной фазе: готовим переход на более мощный процессор, масштабируем разработку под массовые поставки для крупнейших корпоративных заказчиков (таких как Сбер) и на весь рынок РФ. Но на этом мы не останавливаемся. В наших планах — создание линейки видеорегистраторов с ИИ, VMS-систем и полноценной экосистемы, где камера — это не просто «глаз», а интеллектуальный сенсор, принимающий решения непосредственно «на борту» (Edge Computing).
Над чем мы работаем прямо сейчас (ключевые направления):
- Развитие устройства: перенос на новую аппаратную платформу, отладка промышленных образцов, реализация PTZ-управления и защита прошивки.
- Инфраструктура ИИ: создание сервисов для автоматической конвертации, оркестрации и обучения нейросетевых моделей прямо под задачи камеры.
- Серверная часть: разработка серверов обновлений (как для внутренних нужд, так и для клиентов), API для управления флотами камер и интеграции с внешними системами.
- Новые функции: алгоритмы сегментарного анализа, облачная запись потоков, хранение данных на устройстве, конструктор уведомлений для ИИ-событий.
- Подготовка к рынку: выполнение строгих требований регуляторов, проектирование и валидация платформ.
Мы ищем единомышленников, готовых решать сложные, нетривиальные задачи на стыке embedded, компьютерного зрения, backend-разработки и машинного обучения.