Обязательные требования:
— Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, GAN, Diffusion);
— Владение методами обучения моделей с нуля и дообучения (fine‑tune) существующих решений;
— Опыт работы с фреймворками PyTorch, TensorFlow, JAX;
— Навыки написания кода для инференса и развёртывания моделей в продакшн‑среде;
— Понимание принципов оптимизации: градиентный спуск, функции потерь, регуляризация;
— Комплекс компетенций ML‑инженера с фокусом на самостоятельную реализацию алгоритмов;
— Уверенное владение языками программирования Python и C++;
— Способность реализовать с нуля отдельные компоненты модели: например, механизм внимания или отдельный слой;
— Глубокое понимание внутренней логики работы моделей (не ограничиваясь использованием готовых методов вроде model.predict()).
Задачи на проекте:
— Внедрение обученных моделей в закрытый контур экосистемы компании (на частных серверах) с обеспечением их автономной работы и защитой от внешних воздействий;
— Адаптация и оптимизация AI‑алгоритмов для эксплуатации на защищённых мобильных устройствах с учётом ограниченного объёма вычислительных ресурсов и необходимости минимизировать энергопотребление;
— Размещение обученных моделей в закрытом контуре экосистемы компании (на частных серверах), поддержание их автономной работы и реализация мер защиты от внешних воздействий.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.