ML Engineer (Kandinsky)

О команде Kandinsky разрабатывает собственные генеративные модели для изображений и видео. Сейчас мы собираем небольшую продуктовую команду, которая превращает эти технологии в пользовательские приложения. Работаем в стартаповом режиме: быстро проверяем гипотезы, запускаем прототипы и развиваем то, что работает. У нас есть собственные модели, вычислительная инфраструктура и возможность работать вместе с исследователями. Ищем ML-инженера, который возьмёт на себя ML-часть новых продуктов: от выбора подхода и первых экспериментов до стабильной работы решения в приложении. Для нас важны сильная инженерная база, самостоятельность и умение доводить эксперименты до практического результата. Нужен человек, который сможет получить задачу вроде «сделать качественную виртуальную примерку» или «ускорить обработку фотографии», самостоятельно разобраться в подходах, проверить гипотезы и предложить рабочее решение.* Решать прикладные задачи генерации и редактирования изображений и видео, обработки фотографий и компьютерного зрения. * Находить и проверять подходящие модели, статьи и открытые реализации, быстро собирать рабочие прототипы. * Строить пайплайны из генеративных моделей, CV-компонентов, LLM и внешних API. * Работать над качеством результата: сохранением внешности и деталей, управляемостью редактирования, устранением артефактов. * Готовить тестовые наборы, сравнивать подходы и выстраивать воспроизводимую оценку качества. * Оптимизировать скорость, потребление памяти и стоимость обработки. * При необходимости адаптировать и дообучать готовые модели, готовить для этого данные. * Вместе с разработчиками внедрять решения в продукты и разбирать ошибки на реальных пользовательских примерах. * Активно использовать AI-агентов и автоматизацию в разработке и исследованиях.* Уверенный Python и опыт работы с PyTorch. * Хорошее понимание основ машинного обучения и компьютерного зрения. * Практический опыт работы с моделями для изображений или видео. * Умение читать статьи, разбираться в чужом коде и воспроизводить результаты. * Навык постановки экспериментов: выбор данных, метрик и базовых решений для сравнения, анализ ошибок. * Понимание компромиссов между качеством, скоростью и стоимостью. * Опыт работы с Linux, Git и Docker. **Будет плюсом** * Опыт генерации и редактирования изображений, виртуальной примерки, обработки лиц или ретуши. * Дообучение генеративных моделей, работа с LoRA и подготовка датасетов. * ONNX Runtime, LiteRT/TFLite, квантизация и запуск моделей на CPU или мобильных устройствах. * Работа с мультимодальными моделями, агентными пайплайнами и автоматической оценкой результатов. * Опыт внедрения ML-решений в пользовательские продукты