ML Engineer (Multimodal GigaChat Data)

TL;DR

ML Engineer (Multimodal GigaChat Data): Разработка и подготовка мультимодальных датасетов для обучения базовых моделей GigaChat с акцентом на обработку изображений, аудио и видео. Фокус на построении масштабируемых data-pipeline'ов, проектировании схем разметки и анализе качества моделей на основе данных.

Локация: Москва (офис или гибрид)

Компания

Крупнейший российский банк, развивающий передовые AI-технологии и мультимодальные модели в рамках экосистемы GigaChat.

Что делать

• Собирать и подготавливать мультимодальные датасеты (текст, изображения, аудио, видео).
• Разрабатывать и поддерживать процессы сбора, очистки и фильтрации данных.
• Проектировать схемы разметки для сложных пользовательских сценариев.
• Разрабатывать бенчмарки и метрики для оценки качества моделей.
• Анализировать логи и данные для поиска точек роста и деградации моделей.

Требования

• Уверенное владение Python (алгоритмы, структуры данных, async).
• Опыт работы с данными в ML-задачах.
• Понимание метрик качества моделей и основ статистики.
• Локация: готовность работать из Москвы (офис или гибрид).

Хорошо, если есть

• Опыт работы с image/video/audio данными.
• Опыт работы с LLM или мультимодальными моделями.
• Опыт построения data-pipeline'ов.
• Опыт работы с разметкой и краудсорсингом.

Культура и преимущества

• Работа в крупнейшем DS&AI-сообществе (более 600 специалистов).
• Возможность участия в НИР и публикациях для международных конференций.
• Расширенный ДМС, корпоративная пенсионная программа и льготная ипотека.
• Доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета.
• Корпоративный спортзал, зоны отдыха и подписка СберПрайм+.

Процесс найма

• Первичный этап: общение с AI-рекрутером в Telegram (около 10 минут).