Что делать (подробнее)
- 80% времени — новые игры. Скриншоты, поиск картинки в картинке (template matching), распознавание текста (OCR), фильтры — собираешь из библиотеки модули под конкретную игру
- Поддержка. Roblox раз в месяц меняет интерфейс — твои боты «слепнут». Обновляешь шаблоны, перепрописываешь стейджи
- 20% времени — обвязка. Дашборды, алерты, вспомогательные сервисы (бот управления серверами), документация
«CV» здесь — это не то, что ты подумал
CV в индустрии обычно ассоциируется с computer vision research — обучение нейросетей, статьи, эксперименты. У нас другое. Под CV мы имеем в виду прикладную автоматизацию: программа смотрит на экран игры так же, как смотрит человек, и нажимает кнопки. Готовые модели распознавания мы используем как библиотеки — никакого обучения, никаких датасетов, никакого тензорного зоопарка. Это обычная backend-разработка на Python с библиотеками для работы с изображениями.
Подходишь, если
- Хорошо знаешь Python: систему типов (Protocol, TypeAlias, Generic), паттерны (Factory, DI, Singleton) — и можешь объяснить, зачем конкретный паттерн в конкретном месте
- Умеешь быстро вникать в чужой код — большая часть работы = расширять существующую библиотеку, а не писать с нуля
- Не пугает mypy strict и строгий code review (мы реально читаем PR-ы, а не штампуем approve)
- Активно используешь LLM (ChatGPT/Claude) при разработке на продвинутом уровне — не «спросил и скопипастил», а понимаешь, что и зачем
Будет плюсом (не обязательно — научим)
- Что-то делал с OpenCV или с обработкой изображений (даже учебный проект)
- Знаешь как работают Tesseract / EasyOCR (распознавание текста на картинках)
- Автоматизировал GUI: pyautogui, pydirectinput
- Понимаешь state machines / пайплайны обработки
- Работал с продакшеном, который запущен 24/7 (мониторинг, алерты)
Чего НЕ нужно (важно!)
- ML research / тренировка нейросетей — модели уже готовы и работают, нужна интеграция, не наука
- PyTorch / TensorFlow / Keras — мы их не используем
- Знание матана для нейросетей, статьи, диссертации — не наша история
- Async/await — проект на тредах (concurrent.futures, ThreadPool)
- Highload / микросервисы / Kubernetes — это всё мимо
Условия
- Полная удалёнка, полный день
- Зарплата по рынку или выше — обсуждается индивидуально по итогам собеседования