Навыки
- Code review
- Анализ конкурентов и рынка
- Docker
- EdTech
- Дообучение моделей
- Финтех и платежи
- Иллюстрация
Задачи
- Дообучение (fine-tuning, адаптеры) и интеграция генеративных моделей генерации изображений и видео для решения задач в проде
- Бенчмаркинг и валидация
- Сравнение производительности, качества и скорости инференса opensource-моделей между собой и с моделями Kandinsky
- Формирование аналитики
- Оптимизация пайплайнов. Доведение решений до production-ready-уровня
- Коммуникация с Research-командой. Передача требований и инсайтов, полученных при экспериментах с opensource, для разработки собственных технологий
Требования
- Опыт работы ML Engineer от 4 лет
- Уверенное владение Python и фреймворками глубокого обучения (PyTorch)
- Понимание внутреннего устройства актуальных CV-моделей
- Знания архитектур и методов обучения SOTA-моделей в генеративном CV
- Умение работать с контейнеризацией (Docker, Kubernetes) и оркестрацией пайплайнов
Будет плюсом
- Опыт интеграции генеративных моделей в существующие продуктовые контуры
- Навык написания эффективного production-кода на Python
- Опыт менторства менее опытных коллег и code review
- Умение за возможностями модели увидеть потенциал для бизнес-фичей
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
Появилась в Вакандии28 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 28 дней назад
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплата≈ 341 497 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 карточки1004 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Агрегатор вакансий
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- getmatchОсновная публикация · 2026-07-30
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — getmatch.ru.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.