Senior CV Data Scientist (SberAI)

Навыки

• API (интеграции)
• Проектирование архитектуры
• Code review
• CUDA / ONNX / TensorRT
• Computer Vision
• EdTech
• Дообучение моделей

О компании и продукте

• Senior CV Data Scientist (SberAI)
• 24 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Мы — команда, которая стремится к disrupt ключевых процессов Банка и его партнеров через внедрение прорывных решений в области компьютерного зрения. Наш подход объединяет три ключевых элемента:

Задачи

• анализ требований и проектирование архитектуры решений на стыке классического CV и Vision LLM
• разработка гибридных моделей компьютерного зрения: от традиционных задач (детекция, сегментация, классификация, трекинг) до мультимодальных VLLM-решений для понимания сцен и визуального.reasonинга
• интеграция VLLM в CV-пайплайны для задач Visula Question Answering, Image / Video Caption, кросс-модального поиска и сложного анализа изображений
• оптимизация моделей для промышленного внедрения: квантование, дистилляция, ускорение инференса для работы на edge-устройствах
• взаимодействие с командой разработки для передачи моделей в production, включая разработку API и интеграцию с существующими системами
• документирование экспериментов, метрик и результатов (MLflow, Tensorboard, WandB)
• code review, менторство младших специалистов и поддержка качества кода в команде
• исследование и внедрение новых подходов из научных публикаций по CV и VLLM

Требования

• опыт работы в Data Science / Computer Vision — от 3 лет, с портфолио реализованных проектов
• хорошие инженерные навыки, понимание процесса ИТ-разработки и DevOps-процессов
• глубокое знание Python и основных библиотек для ML/CV: PyTorch, OpenCV, Transformers
• понимание основ классического компьютерного зрения: фильтры, морфология, ключевые точки, feature matching, эпиполярная геометрия
• опыт работы с Vision LLM и мультимодальными архитектурами (CLIP, BLIP, LLaVA, Flamingo и др.)
• знание основных архитектур нейронных сетей для CV-задач (CNN, Vision Transformer, DETR, YOLO, SegFormer) и понимание принципов их интеграции с языковыми моделями
• опыт работы с фреймворками для деплоя моделей (ONNX, TensorRT, OpenVINO, TorchScript) и оптимизации инференса
• умение читать научные статьи на английском (CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS) и быстро прототипировать новые подходы
• понимание принципов работы с большими языковыми моделями: fine-tuning, prompt engineering, LoRA, адаптеры
• опыт работы с векторными базами данных и кросс-модальным поиском будет преимуществом

Будет плюсом

• 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 деплоя моделей

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. 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
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• 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.