Head of ML (VLM, GigaChat Vision)

Навыки

• Аналитическое мышление
• Проектирование архитектуры
• Работа с бэклогом
• EdTech
• Финтех и платежи
• Лидерство
• LLM

О компании и продукте

• Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика, вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Задачи

• Формировать техническую стратегию VLM-направления: определять приоритетные направления, выбирать ключевые исследовательские и инженерные треки, строить роадмап на несколько кварталов вперед
• Принимать ключевые архитектурные и продуктовые решения по обучению моделей: pretrain, stage 1.5, post-train, eval, стратегию по данным — и нести за них ответственность
• Определять стратегию развития моделей: какие способности модели развивать в первую очередь, какие проблемы ограничивают качество, где нужно усиливать данные, где — обучение, а где — чинить валидацию
• Определять стратегию данных совместно с руководителем команды данных: какие данные нужны для pretrain и stage 1.5, какие требования к качеству и покрытию, как донести улучшения в
• Определять стратегию post-train совместно с RL/SFT-направлением: как выстраивать контур SFT, DPO, RL, какие рецепты и подходы дают устойчивый прирост качества, как минимизировать деградации
• Определять и развивать систему оценки качества моделей: выбирать ключевые метрики[a][b]
• Строить и развивать команду: нанимать лидов и ключевых инженеров, выстраивать роли и зоны ответственности, создавать сильную инженерную и исследовательскую среду
• Отслеживать состояние области и переводить свежие идеи из статей и open-source в конкретные эксперименты, гипотезы и решения
• Быть готовым при необходимости лично погружаться в сложные технические задачи: разбирать деградации, дебажить эксперименты, принимать решения в условиях неполной информации и доводить сложные инициативы до результата руками

Требования

• Глубокое понимание полного цикла обучения LLM/VLM: pretrain → stage 1.5 → SFT / DPO / RL
• Сильный технический бэкграунд в modern ML: понимание того, как данные, архитектура, обучение и eval влияют на итоговое качество модели
• Опыт технического лидерства команды от 5 человек: создание роадмапов, декомпозиция задач, приоритизация, менторинг, развитие лидов и senior IC
• Опыт принятия архитектурных решений в research-heavy ML-среде и ответственность за их результат
• Умение выстраивать процессы и принимать решения в условиях высокой неопределенности
• Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами, способность синхронизировать несколько направлений одновременно
• Системное мышление: способность видеть всю картину целиком — от данных и обучения до валидации, инфраструктуры и продуктового качества модели

Будет плюсом

• Опыт запуска или развития VLM/LLM-направления с нуля
• Опыт доведения моделей до продакшена
• Опыт найма и формирования сильной технической команды
• Опыт работы с мультимодальными моделями, OCR, grounding, video, document understanding
• Публикации или open-source-вклад в области LLM/VLM
• Опыт работы с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и training/inference infrastructure

Условия

• крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка
• дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
• возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций
• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.