CV/ML Engineer [Map matching]
At a glance
Mid-level Machine Learning Engineering role at Everstar. Lviv | Львів, Україна · full-time.
Pay not stated Machine Learning Engineering salary
aimlroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Design neural-network structures, loss functions and training plans to produce compact, informative spatial representations
- Build probabilistic state-estimation methods such as EKF and particle filters
- Turn research-paper ideas into quick Python or C++ prototypes
- Find and improve neural-network bottlenecks in the processing pipeline
What you bring
- At least two years training and deploying neural networks, preferably for computer vision
- Strong foundations in linear algebra, calculus, probability, Bayesian statistics and numerical optimization
- You have designed and trained custom neural-network architectures and can work through complex research papers
- Strong Python, PyTorch and NumPy skills, including efficient vectorized code
Who this fits
This role suits an engineer who pairs mathematical depth with careful experimentation and scientific reading. The position is tied to offices in Kyiv or Lviv, with up to ten remote-work days per year.
From the employer
Ми — EVERSTAR, перша рекрутингова агенція в MilTech для тих, хто готовий створювати технологічне майбутнє.
Але досить про нас, розказуємо про вакансію.
Шукаємо Machine Learning Engineer з глибокою математичною базою та науковим мисленням у команду map matching для напряму GNSS-denied navigation.
Які задачі чекають на тебе:
- Проєктування архітектур нейромереж, функцій втрат (loss functions) та стратегій навчання для отримання інформативних і компактних spatial representations.
- Імплементація алгоритмів ймовірнісного оцінювання стану (EKF, Particle Filters тощо).
- Швидке прототипування гіпотез у коді (Python або C++) на основі наукових статей.
- Пошук та оптимізація вузьких місць (bottlenecks), спричинених архітектурою нейромереж у пайплайнах.
Необхідні навички та досвід:
- 2+ роки досвіду навчання та деплою нейромереж (бажано в домені комп'ютерного зору)
- Глибокі знання лінійної алгебри, математичного аналізу, теорії ймовірностей, байєсівської статистики та чисельної оптимізації.
- Науковий підхід, вміння опрацьовувати складну академічну літературу, формувати гіпотези, отримувати інсайти через чисті експерименти
- Практичний досвід проєктування та навчання кастомних архітектур нейромереж.
- Досконале володіння Python, PyTorch, NumPy та векторизованими обчисленнями з акцентом на структуру коду, стабільність і продуктивність.
Буде плюсом:
- Розуміння проекційної геометрії, епіполярних обмежень, візуальної одометрії та feature-matching.
- Досвід з MLOps: інструментами трекінгу експериментів, обробки та версіонування даних (WandB, MLflow, DVC, Pachyderm), квантизацією моделей та форматами деплою (ONNX, TensorRT).
Простий і зрозумілий старт. Оформлення через Дія.City — без складних схем.
Баланс між роботою і життям. 24 дні відпустки, гнучкий графік і до 10 днів віддаленої роботи на рік.
Підтримка, коли вона потрібна. Медичне страхування та консультації з психологом.
Можливість вчитись і рости. Компенсація курсів і доступ до навчальних матеріалів. А також підтримка від команди, менторство та баді.
Гідна оплата. Ринкова компенсація та бонуси.
Культура, яку відчуваєш. Визнання досягнень, подарунки до важливих подій, додатковий вихідний у День народження, корпоративи та сильна внутрішня спільнота.
Офіс у Києві (правий берег) або ж Львів з усім необхідним та людьми, з якими легко працювати.
Paper clubs на регулярній основі
Участь у топових світових конференціях з ML & CV (покривається компанією)