Senior Research Engineer (Kandinsky)

Ориентир по рынку≈ 140 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 176 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 140 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вместо вилки в объявлении «конкурентный уровень заработной платы»: что это значит в цифрах, придётся выяснять. Вакансия живая, задачи расписаны.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Чем предстоит заниматься

Проектирование и обучение высокопроизводительных диффузионных моделей (R2V, R2I, R2V+A) для редактирования и генерации видео / изображений

Разработка новых подходов и архитектурных решений для post-training фазы диффузионных моделей: RLHF (PPO, DPO и др.), RLAIF, SFT

Разработка, масштабирование и поддержание RL пайплайнов

Руководство экспериментами: постановка гипотез, разработка протоколов, анализ результатов

Проведение code review, менторинг младших исследователей и инженеров, участие в планировании исследовательской дорожной карты

Взаимодействие с командами Pretraining, Data, Infrastructure, Production для масштаб пайплайнов и повышения стабильности моделей в продакшене

Поддержание и внедрение SOTA-подходов: мониторинг литературы (arxiv, NeurIPS, ICML, CVPR, ICLR), инициирование внутренних исследований

Наши требования

Бакалавриат/магистратура по направлению компьютерных наук/прикладной математике/ машинному обучению или близких к ним

3+ лет релевантного опыта исследований и разработки в области глубокого обучения/компьютерного зрения/генеративного ИИ

Глубокие знания в Computer Vision и Generative Modeling: Diffusion Models, GANs, VAEs, Flow/Rectified Flow Matching

Опыт работы с современными диффузионными фреймворками (Diffusers) и моделями FLUX, Wan 2.X и др.)

Уверенное владение PyTorch и навыки распределённого обучения (DDP/FSDP)

Понимание и практическое применение RL и RLHF ( PPO/DPO и др.)

Умение проектировать архитектуры, планировать эксперименты и интерпретировать результаты

Наличие PhD

Опыт публикаций или активное участие в исследованиях уровня NeurIPS / ICLR/ CVPR

Мы предлагаем

Конкурентный уровень заработной платы, годовые премии по результатам работы

Участие в развитии и создании OpenSource продуктов

Корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, ДМС

Комфортный офис Sbergile Home (метро Кутузовская)

Дополнительно

Мы команда исследователей и инженеров, разрабатывающих технологии post-training (SFT, RL) и контролируемой генерации для моделей генерации изображений, видео и омни-модальных. Мы сфокусированы на повышение качества, управляемости и устойчивости генеративных моделей с помощью методов RLHF / RLAIF и инструктивного редактирования. Помимо фундаментальных исследований, мы создаём прикладные решения для B2B-партнёров от системы генерации интерьера до системы генерации персонализированных аватаров