ml инженер автоматического распознавания документов

Команда компьютерного зрения создаёт продукт для автоматического распознавания документов. Она разрабатывает и улучшает OCR-модель на базе VLM, собирает обучающие данные и развёртывает клиентский сервис внутри банка.

• Изучать современные подходы к OCR, читать научные статьи, адаптировать методы поиска данных и дообучения моделей, формулировать гипотезы
• Проводить эксперименты по обучению VLM-моделей, проверять гипотезы на многосерверной конфигурации и измерять метрики на внешних и внутренних тестах
• Улучшать конвейер обучения: ускорять обучение, добавлять аугментации и адаптировать его под новые модели
• Собирать обучающие данные, объединять существующие и новые данные в нужном формате, искать новые домены и писать скрипты загрузки
• Организовывать разметку собранных и существующих данных с помощью собственного инструмента и внутренней платформы, улучшать инструмент разметки
• Интегрировать обученные модели в сервис на основе vLLM для обслуживания клиентов банка

• Высшее образование в математике, информатике или науке о данных
• Опыт в машинном обучении от 3 лет, включая не менее года работы с LLM/VLM в промышленной среде
• Английский для чтения статей и документации
• Знание методов дообучения: SFT, LoRA/QLoRA, DPO, GRPO
• Опыт работы с движками инференса vLLM, SGLang или Triton
• Понимание принципов работы VLM, их дообучения и ограничений
• Опыт создания агентных конвейеров: вызовы моделей, обработка исключений и контроль затрат
• Опыт разметки данных асессорами или автоматическими инструментами
• Умение писать производственный код на Python, покрывать его тестами, проводить ревью и соблюдать стиль кода
• Готовность иногда общаться с большим количеством контрагентов
• Будет плюсом: опыт разработки бэкенда на Python, знание FastAPI, асинхронности, очередей, PostgreSQL и векторных хранилищ, опыт работы с разметчиками и контрагентами, публикации, доклады и проекты с открытым исходным кодом

• Годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета
• Расширенное ДМС, льготное страхование семьи и корпоративная пенсионная программа
• Льготная ставка по ипотеке — 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Подписка Прайм с совместным использованием для трёх близких
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду