Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Платформа объединяет методы искусственного интеллекта и облачную инфраструктуру, чтобы помогать ученым генерировать гипотезы, проводить симуляции и анализировать данные в областях от биоинформатики до материаловедения.
задачи
Нанимать, сплачивать и выстраивать работу команды Senior+ специалистов: ML-инженеров, MLOps-инженеров, бэкенд-инженеров и архитекторов Big Data;
Налаживать взаимодействие между AI-исследователями и классическими инженерами;
Проектировать масштабируемую платформу для распределенного обучения и инференса тяжелых моделей на сотнях и тысячах GPU;
Выстраивать культуру разработки, CI/CD-процессы и MLOps-пайплайны промышленного уровня.
требования
От 5 лет лидерства в роли CTO, VP of Engineering или Tech Lead в крупных AI/ML-проектах или стартапах с высокой нагрузкой;
Успешный опыт найма и управления командами от 10 инженеров;
Понимание архитектур современных нейросетей: Transformers, GNNs, Diffusion;
Опыт дообучения моделей с помощью Fine-tuning и LoRA;
Опыт оптимизации инференса с использованием vLLM, DeepSpeed, Ray и Triton;
Отличные знания Kubernetes;
Опыт проектирования отказоустойчивых систем в облаках или на GPU-кластерах bare-metal с NVIDIA H100/B200;
Опыт построения распределенных хранилищ данных;
Опыт работы с векторными базами Milvus и Qdrant, а также графами знаний Neo4j;
Будет плюсом понимание специфики научных данных FASTA, PDB и CIF или опыт работы с проектами вроде AlphaFold и ESMFold;
Английский на уровне, достаточном для чтения актуальных научных статей.
условия
Современный офис рядом с м. Кутузовская;
Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная 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 ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих близких;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.