data scientist

Команда разрабатывает прорывные решения в области компьютерного зрения и внедряет их в ключевые процессы банка и его партнеров. Проекты охватывают широкий спектр направлений: от анализа изображений и видео до построения автономных систем и моделей мира.

• Анализировать требования и проектировать архитектуру решений на стыке классического компьютерного зрения и больших мультимодальных языковых моделей;
• Разрабатывать гибридные модели компьютерного зрения: от традиционных задач до мультимодальных решений для понимания сцен и визуального ресонинга;
• Интегрировать большие мультимодальные языковые модели в пайплайны компьютерного зрения для задач визуального ответа на вопросы, описания изображений и видео, кросс-модального поиска и сложного анализа изображений;
• Оптимизировать модели для промышленного внедрения: выполнять квантование, дистилляцию и ускорение инференса для работы на граничных устройствах;
• Взаимодействовать с командой разработки для передачи моделей в продакшн, включая разработку программных интерфейсов и интеграцию с существующими системами;
• Документировать эксперименты, метрики и результаты;
• Проводить код-ревью, менторить младших специалистов и поддерживать качество кода в команде;
• Исследовать и внедрять новые подходы из научных публикаций по компьютерному зрению и большим мультимодальным языковым моделям.

• Опыт работы в дата-саенс или компьютерном зрении от 3 лет, с портфолио реализованных проектов;
• Хорошие инженерные навыки, понимание процесса информационно-технологической разработки и девопс-процессов;
• Глубокое знание Питона и основных библиотек для машинного обучения и компьютерного зрения: Пайторх, ОпенЦВ, Трансформерс;
• Понимание основ классического компьютерного зрения: фильтры, морфология, ключевые точки, сопоставление признаков, эпиполярная геометрия;
• Опыт работы с большими мультимодальными языковыми моделями и мультимодальными архитектурами;
• Знание основных архитектур нейронных сетей для задач компьютерного зрения и понимание принципов их интеграции с языковыми моделями;
• Опыт работы с фреймворками для деплоя моделей и оптимизации инференса;
• Умение читать научные статьи на английском языке и быстро прототипировать новые подходы;
• Понимание принципов работы с большими языковыми моделями: тонкая настройка, промпт-инжиниринг, ЛоРА, адаптеры;
• Опыт работы с векторными базами данных и кросс-модальным поиском;
• Будет плюсом публикации или выступления на профильных конференциях, опыт работы с видеоаналитикой и трекингом объектов, навыки работы с Кубернетес, опыт работы с геоинформационными данными или спутниковыми снимками, знание основ МЛПинж и опыт построения пайплайнов для обучения и деплоя моделей.

• Комфортный современный офис рядом с метро Кутузовская;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте;
• Расширенный добровольное медицинское страхование, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки Центрального банка;
• Бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.