pythonkubernetesdockerpytorchcomputer visionvideo generationimage generationgenerative aimodel fine tuningagentic systems
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$3.6к$4.1кмедиана$4.4к
37 в выборке
На международном рынке: $159к/год ($120к - $203к)
88
Крутая вакансия
развернуть
Чётко описанная роль в заметном продукте генеративного ИИ даёт возможность доводить современные модели до продакшена, но обязательная работа из офиса ограничивает гибкость.
Кликните для подробной информации
Только офисАктуальный стекГенеративный ИИПонятные задачиРазвитие и обучение
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
ML-инженер (Kandinsky) (CV/GenCV, Python, PyTorch): разработка агентных систем и пайплайнов для генерации и обработки изображений и видео с акцентом на интеграцию, адаптацию и дообучение моделей. Focus on анализе деградаций качества, переносе бизнес-метрик в модельные метрики и доведении решений до production.
Локация: Москва, на месте работодателя.
Компания
СБЕР развивает Kandinsky — платформу для генерации изображений и видео; команда Harness создает инструменты и пайплайны вокруг моделей, которыми пользуются миллионы пользователей.
Что делать
Разрабатывать агентные системы, включая сценарии, инструменты и оркестрацию вызовов.
Решать прикладные задачи с помощью CV- и генеративных моделей — от постановки до работающего в продакшене решения.
Собирать пайплайны обработки и генерации изображений и видео, автоматизировать сценарии работы с визуальным контентом.
Адаптировать модели под конкретные домены и продуктовые кейсы, находить причины деградации качества и устранять их.
Работать с исследователями, продуктом и бэкендом, переводя продуктовые требования в технические решения.
Требования
От 3 до 6 лет опыта.
Уверенное владение Python и фреймворками глубокого обучения, включая PyTorch.
Понимание различий между agentless- и agentic-решениями, опыт разработки обоих типов и умение выбирать подходящий вариант.
Понимание устройства актуальных CV- и GenCV-моделей и опыт интеграции генеративных моделей.
Умение работать с контейнеризацией: Docker и Kubernetes.
Понимание бизнес-метрик и их переноса на модельные метрики.
Опыт работы с open-source-моделями: выбор под кейс, настройка гиперпараметров и дообучение.
Культура и преимущества
Полная занятость в современном офисе 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, включая страхование для семьи.
Льготная ипотечная программа, бесплатная подписка СберПрайм+, скидки у компаний-партнеров 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 →