ml инженер для GigaChat Vision

GigaChat Vision — команда, которая занимается полным циклом обучения VLM-моделей.

• Формировать техническую стратегию направления VLM, определять приоритеты, выбирать исследовательские и инженерные треки, строить дорожную карту на несколько кварталов;
• Принимать ключевые архитектурные и продуктовые решения по обучению моделей и отвечать за них;
• Определять стратегию развития моделей и выбирать, какие способности развивать, какие проблемы качества решать и как улучшать данные, обучение и валидацию;
• Определять стратегию данных совместно с руководителем команды данных;
• Определять стратегию post-train совместно с направлением RL/SFT, выстраивать контур SFT, DPO и RL, выбирать подходы для улучшения качества и минимизации деградаций;
• Определять и развивать систему оценки качества моделей, выбирать ключевые метрики;
• Строить и развивать команду, нанимать лидов и ключевых инженеров, выстраивать роли и зоны ответственности;
• Следить за развитием области и переводить идеи из статей и open-source в эксперименты, гипотезы и решения;
• При необходимости лично разбирать сложные технические задачи, анализировать деградации, отлаживать эксперименты и доводить инициативы до результата.

• Глубоко понимать полный цикл обучения LLM/VLM: pretrain, stage 1.5, SFT, DPO и RL;
• Иметь сильную техническую базу в современном ML и понимать влияние данных, архитектуры, обучения и оценки на качество модели;
• Иметь опыт технического лидерства команды от 5 человек: составление дорожных карт, декомпозиция и приоритизация задач, менторинг и развитие лидов и старших индивидуальных специалистов;
• Иметь опыт принятия архитектурных решений в исследовательской ML-среде и отвечать за их результат;
• Уметь выстраивать процессы и принимать решения в условиях высокой неопределённости;
• Иметь опыт взаимодействия со смежными командами и заинтересованными сторонами, уметь синхронизировать несколько направлений;
• Обладать системным мышлением и видеть весь процесс: от данных и обучения до валидации, инфраструктуры и качества модели;
• Будет плюсом опыт запуска или развития VLM/LLM-направления с нуля, доведения моделей до промышленной эксплуатации, найма и формирования технической команды, работы с мультимодальными моделями, OCR, grounding, video и document understanding, публикации или вклад в open-source по LLM/VLM, работы с распределённым обучением DeepSpeed и FSDP, инфраструктурой обучения и вывода моделей.

• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника;
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.