ML engineer for image and video generation

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.

• 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

• Условий в вакансии нет