ml инженер компьютерного зрения

Команда внедряет решения в области компьютерного зрения для ключевых процессов банка и его партнёров. Она разрабатывает передовые модели, собственную инфраструктуру для прототипирования, обучения и развёртывания моделей, а также внедряет CV-решения в production и масштабирует их на edge-устройствах. Проекты включают анализ изображений и видео, автономные системы и Модели Мира.

• Анализировать требования и проектировать архитектуру решений на стыке классического компьютерного зрения и Vision LLM;
• Разрабатывать гибридные модели компьютерного зрения для детекции, сегментации, классификации, трекинга и мультимодального понимания сцен;
• Интегрировать VLLM в CV-пайплайны для Visual Question Answering, создания описаний изображений и видео, кросс-модального поиска и анализа изображений;
• Оптимизировать модели для промышленного внедрения: выполнять квантование, дистилляцию и ускорение инференса для edge-устройств;
• Взаимодействовать с командой разработки для передачи моделей в production;
• Разрабатывать API и интегрировать модели с существующими системами;
• Документировать эксперименты, метрики и результаты в MLflow, TensorBoard и WandB;
• Проводить code review;
• Наставлять младших специалистов и поддерживать качество кода в команде;
• Исследовать и внедрять новые подходы из научных публикаций по компьютерному зрению и VLLM.

• От 3 лет опыта в Data Science или Computer Vision и портфолио реализованных проектов;
• Хорошие инженерные навыки и понимание процессов ИТ-разработки и DevOps;
• Глубокое знание Python и библиотек PyTorch, OpenCV и Transformers;
• Понимание классического компьютерного зрения: фильтров, морфологии, ключевых точек, feature matching и эпиполярной геометрии;
• Опыт работы с Vision LLM и мультимодальными архитектурами, включая CLIP, BLIP, LLaVA и Flamingo;
• Знание архитектур нейронных сетей для задач компьютерного зрения: CNN, Vision Transformer, DETR, YOLO и SegFormer;
• Понимание интеграции архитектур компьютерного зрения с языковыми моделями;
• Опыт работы с ONNX, TensorRT, OpenVINO и TorchScript для развёртывания и оптимизации инференса;
• Умение читать научные статьи на английском языке и быстро прототипировать новые подходы;
• Понимание принципов работы с большими языковыми моделями: fine-tuning, prompt engineering, LoRA и адаптеры;
• Будет плюсом опыт работы с векторными базами данных и кросс-модальным поиском, публикации или выступления на профильных конференциях, опыт работы с видеоаналитикой и трекингом объектов, навыки работы с Kubernetes, опыт работы с геоинформационными данными или спутниковыми снимками, знание основ MLOps и опыт построения пайплайнов для обучения и развёртывания моделей.

• Комфортный современный офис рядом с метро «Кутузовская»;
• Гибридный формат работы;
• Ежегодный пересмотр зарплаты;
• 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 ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.