Construim sisteme de analiză video cu AI în timp real pentru diverse industrii. Căutăm un inginer care poate duce un model de la antrenare până la alerta care ajunge la client.

## Ce construim

Procesăm fluxuri de la camere pe servere în cloud și pe stații locale. Sistemul include captarea fluxurilor cu ffmpeg, rularea modelelor pe GPU, un strat de decizie care transformă detecțiile în alerte și livrarea rezultatelor către backend și clienți.

Avem deja în producție:

* detecție de persoane, vehicule, echipament de protecție, fum și foc;
* recunoașterea plăcuțelor de înmatriculare cu OCR;
* recunoaștere facială și tracking multi-cameră;
* planograme și estimarea stocului la raft.

Aceste sisteme rulează în orașe și magazine, unde alertele lor sunt folosite în fiecare zi.

Stack-ul principal include *Python 3.12, TensorFlow, ONNX, OpenCV, CUDA, ffmpeg, Docker, Azure, Kafka, Redis și FastAPI*. Lucrăm și sub constrângeri GDPR reale, precum anonimizarea, blurarea fețelor și politicile de retenție.

## Ce căutăm

Cerința obligatorie este experiența cu *computer vision în producție*.

Asta înseamnă că:

* ai antrenat, adaptat sau înlocuit modele și le-ai văzut rulând pe date reale;
* ai lucrat cu detecție, tracking și embeddings;
* înțelegi ce se află în jurul modelului: pre- și post-procesare, praguri, filtre, NMS și rescalarea coordonatelor;
* poți schimba un model fără să se rupă restul sistemului.

În plus, ne-ar ajuta să ai experiență practică în cel puțin două dintre zonele următoare:

* *Python de sistem:* procese, cozi și memorie partajată; cod care rulează săptămâni la rând, nu doar joburi batch.
* *Inferență pe GPU:* CUDA și ONNX, alegerea preciziei pe baza măsurătorilor și rularea mai multor modele pe aceeași placă.
* *Video și streaming:* RTSP și ffmpeg la nivel de linie de comandă; diagnosticarea fluxurilor instabile sau blocate.
* *Modernizarea sistemelor existente:* migrarea dependențelor, reconversia modelelor și verificarea echivalenței rezultatelor.

Nu ne așteptăm să le acoperi pe toate. Ne interesează să fii foarte bun în câteva dintre ele și pregătit să intri în restul.

Constituie un avantaj, fără să fie obligatorii:

* TensorRT sau OpenVINO;
* modele vision-language;
* experiență cu LLM-uri și servirea lor în producție folosind vLLM;
* packaging cu PyInstaller;
* GDPR aplicat la procesarea video;
* retail computer vision;
* experiență cu instalări în teren.

## Ce vei face

* Antrenezi, adaptezi și înlocuiești modele, apoi le duci în producție.
* Optimizezi inferența și împarți resursele GPU între modelele care rulează simultan.
* Reglezi praguri și filtre pentru fiecare cameră, reducând alarmele false fără să pierzi detecțiile reale.
* Diagnostichezi probleme din teren: camere care cad, memorie care crește sau procese care par blocate.
* Participi la modernizarea stack-ului și documentezi ceea ce construiești.

Aplicația principală este in Python 3.12 și TensorFlow 2.20. Vei întâlni Keras 3, NumPy 2, dependențe retrase și modele care trebuie reconvertite și validate.

## Cum lucrăm

Repo-ul are ani de istorie și zone scrise în stiluri diferite. Contează mai mult să poți înțelege codul existent înainte să-l schimbi decât să scrii repede de la zero.

Documentăm ceea ce construim și spunem din timp ce nu știm. Într-un sistem cu atât de multe straturi, nu ne așteptăm ca o singură persoană să le acopere pe toate.

Poziția este deschisă atât pentru nivelul mid, cât și pentru senior. Diferența este dată în primul rând de autonomie, amploarea problemelor asumate și capacitatea de a lua decizii tehnice, nu doar de numărul de ani de experiență.

## Ce oferim

* Salariu de inceput este in plaja 1000-2000 de euro net, în funcție de nivelul tau de experienta.
* Tickete de masa, asigurare medicala si decontarea abonamentelor la activitati sportive in limitele legale.

## Cum aplici

Ne poti trimite CV-ul si la și dacă ai, câteva rânduri despre un sistem pe care l-ai dus în producție, raspunzand la urmatoarele:

* Cine folosea rezultatele?
* Ce se strica cel mai des?
* Cum ai diagnosticat și rezolvat problemele?