Вакансия: Middle ML инженер (в Генеративную Музыку)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Полная занятость
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Команда Генеративная музыка R D ML SberAI проводит исследования и разрабатывает решения в области музыкального продакшена с применением технологий ИИ. Данные разработки могут применяться как в сфере развлечений (создание медиа-контента для соц. сетей, UGC), так и в области профессионального продакшена. Кроме разработки различных решений и сервисов мы: участвуем в различных творческих проектах (например, выступление с Большим симфоническим оркестром, Восстановленная нейросетями футуристическая опера 1913 года), издаём музыкальные релизы (наш нейроартист Aiphoria в стриминге Звук), рассказываем о том, какие подходы используем в работе (про генеративный искусственный интеллект в музыкальной индустрии, про синтез вокала и генерацию пения, про работу с данными для обучения моделей генеративной музыки). пишем о том, с чем работаем и выступаем на международных конференциях. Мы ищем ML-инженера, который поможет нам строить и поддерживать ML-сервисы в продакшене, работать с моделями (включая LLM/NLP) и развивать ML-инфраструктуру. Обязанности Разрабатывать и внедрять ML-модели (NLP/LLM + классические). Создавать и поддерживать ML-пайплайны: подготовка данных, обучение, деплой, мониторинг. Проектировать production-inference сервисы и API. Оптимизировать модели (quantization, distillation, batching). Работать со стеком ML/DS-команды и взаимодействовать с разработчиками и продуктом. Требования Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет. Практический опыт в ML: PyTorch, HF Transformers, sklearn. Понимание принципов NLP/LLM, RAG, векторных баз (FAISS/pgvector). Опыт автоматизации ML-процессов: MLFlow/Kubeflow/Airflow/Prefect. Владение Linux, Docker; желателен опыт работы с Kubernetes. Понимание MLOps-практик: мониторинг моделей, дрейф данных, CI/CD. Умение работать с Postgres/ClickHouse/S3-хранилищами. Самостоятельность, умение анализировать и структурировать требования, декомпозировать задачи; желание разбираться в продукте в целом, а не только в своем коде. Будет плюсом Опыт оптимизации inference под GPU/CPU. Опыт разработки высоконагруженных сервисов. Навыки работы с FastAPI. Знакомство с ONNX Runtime, TorchScript. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи ипотека для сотрудников выгоднее до 1/3 от текущей ставки бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера (до 100К)
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
