Point your AI agent at freehire and let it find you a job.

Get the CLI →

ПАО Сбербанк

NewBe an early applicant

Senior ML Engineer (Kandinsky)

Posted
Discussion

Summary

Senior ML Engineer on Sberbank's Kandinsky team researches and trains generative image/video models (diffusion, DiT, VAE), distills and aligns them with RL methods, and builds scalable ML pipelines for automatic data labeling and filtering, using Python, PyTorch, and distributed training (FSDP, DeepSpeed).

Мы разрабатываем технологии генерации и обработки визуального контента. Ищем Senior ML Engineer, который вместе с командой будет исследовать новые подходы, разрабатывать и обучать генеративные модели, строить комплексные ML-пайплайны и внедрять их в продукты. Технологический стек **Основной стек:** Python, PyTorch, распределённое обучение (FSDP, DeepSpeed). **Модели и методы:** диффузионные модели, трансформеры (DiT), VAE; механизмы attention, включая sparse и causal attention; авторегрессионная генерация и методы её обучения; дистилляция моделей; выравнивание моделей по человеческим предпочтениям с помощью RL-методов. **Будет преимуществом:** опыт оптимизации с Triton, torch.compile и квантизацией; backend-разработки, работы с API, асинхронной обработкой, реляционными и векторными БД, интеграции LLM/VLM.* Разрабатывать и обучать генеративные модели для изображений и видео, адаптировать архитектуры и латентные представления под новые задачи. * Исследовать подходы к управляемой и авторегрессионной генерации, проверять гипотезы из статей и улучшать качество моделей. * Дистиллировать модели, оптимизировать скорость инференса и потребление памяти. * Строить масштабируемые пайплайны с VLM и CV-моделями для автоматической разметки, фильтрации и параллельной обработки данных. Технологический стек **Основной стек:** Python, PyTorch, распределённое обучение (FSDP, DeepSpeed). **Модели и методы:** диффузионные модели, трансформеры (DiT), VAE; механизмы attention, включая sparse и causal attention; авторегрессионная генерация и методы её обучения; дистилляция моделей; выравнивание моделей по человеческим предпочтениям с помощью RL-методов. **Будет преимуществом:** опыт оптимизации с Triton, torch.compile и квантизацией; backend-разработки, работы с API, асинхронной обработкой, реляционными и векторными БД, интеграции LLM/VLM.* Опыт обучения генеративных или CV-моделей и работы с большими датасетами. Умение выбирать подходы под задачу и оценивать результаты экспериментов. * Хорошую математическую базу: линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и методы оптимизации. * Практический опыт работы с AI-агентами для ускорения разработки и исследований, умение проверять их код и результаты. * Английский для чтения статей и документации; умение воспроизводить исследовательские подходы и применять их на практике. * Будут плюсом научные публикации, выступления на международных конференциях по ML и компьютерному зрению, вклад в open source.* 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.

Skills

What Senior ML / AI jobs ask for — and how much of it you have →
Apply

See also

ML / AI jobs by country — openings, pay and top skills →

Tailor your CV for this role?

We couldn't check your fit for this role — add a CV to your profile to see it next time.