Сбер·Москва·16 июля
Head of ML (VLM, GigaChat Vision)
🏢 ОфисLeadПолная занятость
Навык востребован (AI). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Описание вакансии
Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM-моделей. Ищем руководителя направления ML-VLM, который возглавит команду целиком: будет формировать техническую стратегию, собирать и развивать команду, синхронизировать ключевые направления и отвечать за результат от идеи до продакшна.
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика, вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
Формировать техническую стратегию VLM-направления: определять приоритетные направления, выбирать ключевые исследовательские и инженерные треки, строить роадмап на несколько кварталов вперед.
Принимать ключевые архитектурные и продуктовые решения по обучению моделей: pretrain, stage 1.5, post-train, eval, стратегию по данным — и нести за них ответственность.
Определять стратегию развития моделей: какие способности модели развивать в первую очередь, какие проблемы ограничивают качество, где нужно усиливать данные, где — обучение, а где — чинить валидацию.
Определять стратегию данных совместно с руководителем команды данных: какие данные нужны для pretrain и stage 1.5, какие требования к качеству и покрытию, как донести улучшения в.
Определять стратегию post-train совместно с RL/SFT-направлением: как выстраивать контур SFT, DPO, RL, какие рецепты и подходы дают устойчивый прирост качества, как минимизировать деградации.
Определять и развивать систему оценки качества моделей: выбирать ключевые метрики[a][b].
Строить и развивать команду: нанимать лидов и ключевых инженеров, выстраивать роли и зоны ответственности, создавать сильную инженерную и исследовательскую среду.
Отслеживать состояние области и переводить свежие идеи из статей и open-source в конкретные эксперименты, гипотезы и решения.
Быть готовым при необходимости лично погружаться в сложные технические задачи: разбирать деградации, дебажить эксперименты, принимать решения в условиях неполной информации и доводить сложные инициативы до результата руками.
Требования
Глубокое понимание полного цикла обучения LLM/VLM: pretrain → stage 1.5 → SFT / DPO / RL.
Сильный технический бэкграунд в modern ML: понимание того, как данные, архитектура, обучение и eval влияют на итоговое качество модели.
Опыт технического лидерства команды от 5 человек: создание роадмапов, декомпозиция задач, приоритизация, менторинг, развитие лидов и senior IC.
Опыт принятия архитектурных решений в research-heavy ML-среде и ответственность за их результат.
Умение выстраивать процессы и принимать решения в условиях высокой неопределенности.
Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами, способность синхронизировать несколько направлений одновременно.
Системное мышление: способность видеть всю картину целиком — от данных и обучения до валидации, инфраструктуры и продуктового качества модели.
Будет плюсом
Опыт запуска или развития VLM/LLM-направления с нуля.
Опыт доведения моделей до продакшена.
Опыт найма и формирования сильной технической команды.
Опыт работы с мультимодальными моделями, OCR, grounding, video, document understanding.
Публикации или open-source-вклад в области LLM/VLM.
Опыт работы с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и training/inference infrastructure.
Условия
крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка.
дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.
возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций.
возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис.
ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.
корпоративный спортзал и зоны отдыха.
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника.
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Технологии и навыки
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).