Сбер·Москва·1 окт.
ML-инженер (Kandinsky)
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 425 000 ₽наша приблизительная оценка по 10 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 10 похожих вакансиях ML Engineer уровня Middle.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит 18 дней, признаков фиктивного найма нет.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 6, требований 7. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноMLPythonPyTorchDockerKubernetes
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Разрабатывать агентные системы: сценарии, инструменты, оркестрация вызовов
Решать прикладные задачи с помощью CV- и генеративных моделей: от постановки до работающего в проде решения
Собирать пайплайны обработки и генерации изображений и видео, автоматизировать сценарии работы с визуальным контентом
Адаптировать модели под конкретные домены и продуктовые кейсы
Искать причины деградаций качества и предлагать способы их устранения
Работать в связке с исследователями, продуктом и бэкендом, переводя продуктовые требования в технические решения
Наши требования
Уверенное владение Python и фреймворками глубокого обучения (PyTorch)
Понимание разницы между agentless- и agentic-решениями, опыт написания обоих и умение понимать, когда что уместно
Понимание устройства актуальных CV- и GenCV-моделей
Умение работать с контейнеризацией (Docker, Kubernetes)
Опыт интеграции генеративных моделей
Понимание бизнес-метрик и их переноса на модельные метрики
Опыт работы с opensource-моделями: выбор под кейс, настройка гиперпараметров, дообучение
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Система обучения для профессионального и карьерного развития
Расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
Льготная программа ипотеки для сотрудников
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Дополнительно
Мы в Kandinsky строим платформу для генерации изображений и видео. Команда Harness отвечает за слой инструментов и пайплайнов вокруг моделей: он превращает исследовательские чекпоинты в решения, которыми пользуются миллионы пользователей. Мы ищем ML-инженера, который будет развивать этот слой, автоматизировать сценарии работы с визуальным контентом, влиять на выбор моделей и подходов и помогать командам доводить модели до продукта
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).