20 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • IT: Data Science и Data Engineering
Мы ищем увлеченного исследователя-инженера, которому интересно 3D направление машинного обучения, применения мультимодальных моделей для решения задач машиностроения. Вы будете заниматься полным циклом: от исследования новых архитектур в статьях до их внедрения в рабочие пайплайны, превращая свежие научные идеи в работающие решения для генерации 3D CAD моделей для различных модальностей входных данных и генерации методов обработки деталей в области машиностроения.
Задачи
Разработка, обучение и валидация мультимодальных LLM, диффузионных моделей для задач генерации/верификации 3D/CAD моделей и решения задач машиностроения
Подготовка и создание масштабных 3D-датасетов: работа с синтетическими данными, процессинг мешей и облаков точек, рендеринг (Blender, FreeCAD, PyTorch 3D, проприетарное ПО)
Исследовательская работа: анализ последних научных статей (CVPR, ICCV, NeurIPS, SIGGRAPH) и имплементация перспективных подходов
Участие в написании статей (в случае интереса и наличии опыта)
Оптимизация моделей для эффективного инференса (включая работу с TensorRT)
Требования
Имеете опыт решения NLP, CV-задач и практический опыт обучения LLM, мультимодальных моделей
Глубоко понимаете архитектуры: энкодеры, трансформеры, LoRA, адаптеры
Свободно пишете на Python и владеете стеком для deep learning: PyTorch, Diffusers, Hugging Face, Transformers имеете опыт работы с 3D-либами (PyTorch 3D, Open-3D, trimesh)
Будет плюсом
Портфолио или пет-проекты, демонстрирующие ваш интерес к области (3D-генерация, NeRF, Gaussian Splatting, задачи 3D-сегментации и т.д.)
Навыки работы в Blender, FreeCAD (скриптинг на Python) или аналогичных инструментах для создания синтетических данных
Знакомы с различными представлениями CAD-моделей: PointClouds, B-rep, кодовые представления
Опыт оптимизации моделей с помощью TensorRT, ONNX или аналогичных инструментов
Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
Условия
Работа над нестандартной задачей на стыке машинного обучения, компьютерного зрения, и машиностроения
Демонстрация результатов работы на профессиональных мероприятиях (например AIJ). Возможность участвовать в написании и публикации статей по направлению
гибридный формат работы
ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
корпоративный спортзал и зоны отдыха
система обучения для профессионального и карьерного развития
расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
программа ипотеки для сотрудников
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии27 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели сегодня
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
Грейдне указан
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплата≈ 250 000 RUB в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
careerОсновная публикация · дата неизвестна
С
Работодатель
Сбер
50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 37%