Вакансия сочетает исследования генеративного ИИ с внедрением моделей в продукты, предлагает ясный технический фокус и возможности обучения, но обязательная работа в офисе ограничивает гибкость.
Кликните для подробной информации
Только офисПередовые методыПонятная рольПоддержка развития
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Senior ML Engineer (Kandinsky): Разработка и обучение генеративных моделей для изображений и видео, а также масштабируемых ML-пайплайнов с акцентом на диффузионные модели, трансформеры, распределённое обучение и оптимизацию инференса. Focus on исследовании управляемой и авторегрессионной генерации, дистилляции моделей, автоматической обработке данных и применении VLM- и CV-моделей.
Локация: Москва, работа на месте работодателя.
Компания
Сбер разрабатывает технологии генерации и обработки визуального контента.
Что делать
Разрабатывать и обучать генеративные модели для изображений и видео, адаптировать архитектуры и латентные представления под новые задачи.
Исследовать управляемую и авторегрессионную генерацию, проверять гипотезы из научных статей и улучшать качество моделей.
Дистиллировать модели, оптимизировать скорость инференса и потребление памяти.
Строить масштабируемые пайплайны с VLM- и CV-моделями для автоматической разметки, фильтрации и параллельной обработки данных.
Требования
Опыт обучения генеративных или CV-моделей и работы с большими датасетами; умение выбирать подходы под задачу и оценивать результаты экспериментов.
Хорошая математическая база: линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и методы оптимизации.
Практический опыт работы с AI-агентами для ускорения разработки и исследований, включая проверку их кода и результатов.
Основной стек: Python, PyTorch, распределённое обучение с FSDP и DeepSpeed.
Знание диффузионных моделей, трансформеров DiT, VAE, механизмов sparse и causal attention, авторегрессионной генерации и методов её обучения.
Опыт дистилляции моделей и выравнивания моделей по человеческим предпочтениям с помощью RL-методов.
Английский язык для чтения статей и документации, умение воспроизводить исследовательские подходы и применять их на практике.
Хорошо, если есть
Опыт оптимизации с Triton, torch.compile и квантизацией.
Опыт backend-разработки, работы с API, асинхронной обработки, реляционными и векторными базами данных, интеграции LLM/VLM.
Научные публикации, выступления на международных конференциях по ML и компьютерному зрению, вклад в open source.
Культура и преимущества
Современный офис рядом с метро «Кутузовская».
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
Система обучения для профессионального и карьерного развития.
Расширенный полис ДМС с первого дня работы, страхование для семьи и льготная ипотечная программа.
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров и вознаграждение за рекомендации.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →