Стажер CV ML Engineer

Ориентир по рынку≈ 350 000 – 500 000 ₽наша приблизительная оценка по 38 вакансиям этой роли, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисБез опытаПолная занятостьКорпорация

≈ 350 000 – 500 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.

3 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Чем предстоит заниматься

Обучать модели

Исследовать новые подходы и архитектуры для решения бизнес-кейсов

Анализировать данные в соответствии с условиями задачи, контроль качества датасетов

Разрабатывать эффективный production-код инференса моделей

Наши требования

Имеете опыт в CV

Отлично понимаете архитектуры DL, трансформеров и тонкости их обучения

Готовы погружаться в бизнес-задачи и генерировать решения

Опыт работы в команде (pytorch, git, dvc, mlflow/clearml, pytest)

Мы предлагаем

Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)

Корпоративный спортзал и зоны отдыха

Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)

Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Дополнительно

Мы занимаемся разработкой и внедрением CV-моделей в бизнес-процессы банка. В числе наших успешных проектов - мобильные и серверные модели распознавания документов (банковские карты, паспорта, водительские удостоверения, различные страховые полисы и т.д.), а также дообученные VLM на извлечение данных из неструктурированных документов