ML-инженер (Kandinsky)

Ориентир по рынку≈ 149 000 – 215 000 ₽наш грубый ориентир по 199 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

≈ 1,8 тыс.–2,6 тыс. $

ОфисMiddleПолная занятостьКорпорацияопубликовано 22 окт.

≈ 149 000 – 215 000 ₽наша приблизительная оценка

Описание

Разбор

Подготовить откликОтклик

История

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