
Радар ММС
Ведущий инженер-программист (Senior C++/Qt, Обработка изображений)
Не указана
- C++ (стандарты C++11/14)
- Qt
- OpenCV
- OpenMP, TBB
- SIMD (AVX, SSE)
- Алгоритмы
- Структуры данных
- Работа с GPU: CUDA, OpenCL
- Boost
- Eigen
- FFmpeg
АО «НПП «Радар ммс» - ведущее промышленное предприятие Санкт-Петербурга. «Радар ммс» обладает необходимыми компетенциями в области разработки специального программного обеспечения. Предприятие предлагает готовые программные решения для командно-тактических и информационно-управляющих систем, комплексов обработки геопространственной, георазведывательной и картографической информации, формирования пространственных моделей местности, управления комплексами специального назначения и роботизированными комплексами различного типа базирования.
Обязанности:
- Разработка приложений на C++ для работы с изображениями и видео;
- Разработка, оптимизация и внедрение алгоритмов обработки изображений (фильтрация, сегментация, улучшение качества, устранение пространственных искажений);
- Детекция, сопровождение объектов, извлечение признаков (feature extraction);
- Интеграция библиотек и фреймворков для обработки изображений: OpenCV, Boost, Eigen, FFmpeg;
- Работа с GPU-технологиями: CUDA, OpenCL.
Обязательные навыки:
- Уверенное знание C++ (стандарты C++11/14);
- Уверенное знание фреймворка Qt;
- Общая математическая подготовка (линейная алгебра, геометрия, анализ, статистика);
- Опыт работы с библиотеками для обработки изображений (например, OpenCV);
- Оптимизация производительности: Параллельные вычисления (OpenMP, TBB), использование SIMD-инструкций (AVX, SSE);
- Понимание архитектуры вычислительных систем и взаимодействия с оборудованием для оптимизации вычислений;
- Алгоритмическая подготовка: классические алгоритмы и структуры данных, понимание временной и пространственной сложности;
- Вычислительная математика: аппроксимация, решение уравнений, оптимизация.
Желательные знания и навыки (одно из):
- Обработка случайных процессов (выбор модели, фильтрация, прогнозирование);
- Решение задач дискретной оптимизации;
- Цифровая обработка сигналов;
- Опыт работы с машинным обучением и библиотеками TensorFlow, PyTorch или аналогами;
- Опыт работы в области 3D-реконструкции и стереозрения;
- Навыки проведения code review.
Мы предлагаем:
- Интересную работу, в которой вы будете каждый день учиться новому;
- Молодую команду увлеченных людей;
- Гибкое начало рабочего дня;
- Возможности обучения в аспирантуре;
- Все гарантии и льготы по трудовому законодательству;
- Широкие возможности профессионального развития, карьерного роста и самореализации;
- Корпоративные мероприятия;
- Служебные развозки от станций метро: Пионерская, Проспект Просвещения, Комендантский проспект.