The Fourth Law (Четвертий Закон) — провідний український виробник технологій автономності для дронів. Рішення компанії кодифіковані за стандартами НАТО та застосовуються у понад 50 підрозділах СОУ і 20+ виробників дронів. Наші вироби носять імена українських діячів розстріляного відродження та шістдесятників — Василя Стуса, Олени Теліги, Миколи Зерова та Анатолія Лупиноса.
У 2026 році компанія отримала відзнаку від DOU як найперспективніший проект у сфері оборонних технологій.
Місія ролі: Шукаємо інженера з комп’ютерного зору, який розроблятиме моделі для автономних дронів. Ваші моделі виявлятимуть і відстежуватимуть об’єкти у відеопотоці з камери та працюватимуть безпосередньо на борту дрона в реальному часі. Щодня ви матимете справу з тим, що рідко трапляється в публічних датасетах: малими об’єктами, розмиттям у русі, складними погодними умовами та обмеженими обчислювальними ресурсами на борту. Ви пройдете весь шлях: від підготовки даних до моделі, яка стабільно працює на реальному дроні.
Основні задачі:
Навчати та вдосконалювати моделі детекції й трекінгу об’єктів на відео з дронів
Працювати з даними: збирати й генерувати датасети, контролювати якість розмітки, ділити дані на вибірки
без витоку між ними, підбирати аугментації, що відповідають реальним умовам
Ретельно оцінювати моделі: з’ясовувати, де й чому модель помиляється, а не обмежуватися однією
метрикою
Готувати моделі до запуску на борту: конвертація, квантизація, оптимізація швидкодії
Разом з інженерами суміжних команд тестувати моделі в реальних умовах і враховувати результати в
подальшому навчанні
Проводити відтворювані експерименти та документувати висновки
Досвід та навички, які ми шукаємо:
Впевнене володіння Python і досвід роботи з PyTorch
Практичний досвід навчання CV-моделей, бажано для задач детекції
Розуміння математичних основ: лінійна алгебра, оптимізація, теорія ймовірностей; уміння пояснити, що саме оптимізує функція втрат і що насправді показує метрика
Розуміння типових проблем із даними: витік між вибірками, дисбаланс класів, розбіжність між навчальними даними та реальними умовами
Знання основ детекції об’єктів: IoU, NMS, mAP, anchor-based та anchor-free підходи
Досвід роботи з Git і Linux, уміння швидко розібратися в чужому коді
Від 2 років досвіду в ML / CV або сильні власні проєкти: Kaggle, open source, наукові дослідження
Буде перевагою:
Профільна освіта в галузі математики або комп’ютерних наук, науковий ступінь доктора філософії (PhD)
Досвід розгортання моделей на edge-пристроях: ONNX, TensorRT, квантизація, NVIDIA Jetson чи аналоги
Базові знання C++, достатні, щоб переписати з Python окремі частини пайплайну
Досвід із multi-object tracking або темпоральними моделями для відео
Досвід роботи з аерофото- чи супутниковими знімками, зокрема з детекцією малих об’єктів
Досвід із доменною адаптацією або навчанням моделей на синтетичних даних
Практичний досвід із сучасними foundation-моделями: DINOv3, SAM 2, Grounding DINO
Призові місця на Kaggle чи інших змаганнях, наукові публікації
Бракує досвіду, але тема цікава? Ми зібрали програму базової підготовки ML / CV Engineer з матеріалів, які проходили самі. Вона також добре показує, що ми цінуємо в кандидатах: dou.ua/forums/topic/62000
Чому варто обрати нас:
Робота, яка матиме реальний вплив. Ми створюємо продукти, які безпосередньо посилюють оборонний потенціал України.
Робота з топовими інженерами у сфері MilTech та автономності.
Офіційне оформлення трудових відносин в Дія.Сіті.
Можливість бронювання військовозобов’язаних працівників згідно з вимогами чинного законодавства.
Щорічна оплачувана відпустка — 24 календарні дні.
Для ветеранів передбачена додаткова оплачувана відпустка — 14 календарних днів.
Оплачувані лікарняні відповідно до законодавства.
Добровільне медичне страхування після проходження випробувального терміну.
Можливість компенсації витрат на навчання згідно з внутрішніми політиками компанії.
Ми шукаємо не виконавців, а однодумців, які поділяють н
