12 мая 2026
Какие задачи предстоит выполнять:
- Работа с данными: сбор, контроль разметки, предподготовка, аугментация, генерация синтетических датасетов, валидация.
- Обучение видео- и image-diffusion моделей: LoRa, fine-tuning, pretraining, экспериментальные подходы, полный цикл.
- Рисерч: следить за новшествами в GenAI индустрии, читать и разбирать статьи / код, оценивать перспективы новых направлений.
Смежные задачи:
- Доведение моделей до интеграции с продуктом: сервинг, контейнеризация, логирование
- MLOps: контроль экспериментов, датасетов, оценка качества инференса обучаемых моделей, контроль ресурсов
Требования:
- Опыт работы в ML в RnD от 3 лет.
- Опыт работы с GenAI open-source решениями, обучение с нуля и fine-tuning моделей, хорошие знания современных дифузионных архитектур нейросетей.
- Опыт работы с мощными и/или распределенными GPU-серверами (cloud/in-house)
- Базовое понимание инференс- и deployment-пайплайнов
- Опыт построения и поддержки оценочных пайплайнов, рассчета GenAI-метрик и обеспечения воспроизводимости экспериментов
- Уверенное владение Python и основными ML-фреймворками, прежде всего PyTorch.
Будет плюсом:
- Опыт обучения или адаптации моделей для видео и изображений.
- Опыт работы в sensitive / high-compliance индустриях.
- Опыт в роли MLOps.
- Собственные статьи на arxiv, участие в рисерч командах.
Технологии:
Python, diffusion / video generation / image generation, PyTorch, W&B / MLflow, DVC / Hugging Face datasets, Docker, FastAPI, cloud GPU providers.
Мы предлагаем:
- Удаленную работу;
- Гибкий график;
- Отличный шанс сделать заметный и инновационный продукт;
- З/П- 3.000$.