Вакансии

В роли инженера по безопасности приложений в AIFC предстоит заниматься обеспечением защиты программных продуктов, выявлением и устранением уязвимостей, а также внедрением современных методов безопасности. Кандидат должен обладать глубокими знаниями в области информационной безопасности, владеть инструментами анализа кода и тестирования на проникновение, а также иметь опыт работы с технологиями, применяемыми в разработке и эксплуатации приложений. Важны навыки работы с системами контроля версий, понимание принципов безопасного программирования и способность сотрудничать с командами разработчиков для повышения уровня безопасности продуктов.

разработка и прототипирование электронных систем; интеграция датчиков и полезной нагрузки;

Оперативный поиск и подбор инженерно-технических работников (ИТР: производители работ, инженеры ПТО, специалисты по снабжению) и административного персонала. Привлечение линейного персонала (рабочие, разнорабочие) и квалифицированных строительных бригад/подрядчиков под задачи объектов.

Looking for an engineer who has hands-on experience building AI agents that actually execute workflows, not just chat interfaces. You’ll work on agents that connect to APIs and internal systems, use tools, retrieve context, make decisions across multiple steps, and recover when something fails.

Location: Москва Pretrain - является самым масштабным и затратным этапом обучения VLM. На нем закладывается огромный фундамент возможностей модели, который позволяет в дальнейшем ей быть полезной пользователю и решать задачи CV. Нам требуется эксперт, который понимает какие данные двигают качество, весь скоуп задач компьютерного зрения и подходы к их решению, будет собирать процессы вокруг обогащения претрейна самыми качественными и необходимыми данными для множества доменов, оценивать качество и сложность датасетов, создавать полезные дашборды, заботиться о воспроизводимости. Нужен хороший организатор дата-команды и дата-пайплайнов с сильными техническими навыками. _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!_ Обязанности * строить data engine для pretrain и stage 1.5; * отвечать за sourcing, curation, dedup, filtering, balancing и mixture design; * выявлять слабые места в данных, влияющие на качество модели, составлять план по улучшению и реализовывать план в срок; * управлять качеством данных и воспроизводимостью; * организовывать статистику, срезы и мониторинг по данным; * работать с training/eval командами; * приоритизировать ручную и полуавтоматическую обработку там, где это эффективнее полной автоматизации; * нанимать и вести дата-инженеров. Требования * опыт работы в production команде (сборка окружения, выкатка моделей как оффлайн, так и онлайн, большие нагрузки как преимущество); * понимание, как данные влияют на качество VLM; * опыт построения дата пайплайнов и data quality процессов; * умение ставить задачи дата-инженерам, девопсам/ML-опсам, ML разработчикам; * умение приоритизировать задачи, распределять имеющиеся ресурсы; 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.

Location: Москва Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM моделей, включающий в себя стадии pre-training, SFT и DPO/RL. Мы ищем сильных инженеров и исследователей, которые будут двигать вперед качество мультимодального GigaChat. _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!_ Обязанности * Самостоятельная работа в рамках заданного направления развития качества VLM: от планирования, до выкатки в прод; * Планирование и работа над исследовательскими задачами по архитектуре модели, стратегии и данным обучения; * Формирование гипотез по улучшению качества модели, самостоятельное планирование экспериментов по их подтверждению и постановка multi-node обучений на большом количестве GPU (тысячи A100/H100); * Решение сложных инженерных задач, развитие и оптимизация кодовой базы обучения и эвала VLM, написание чистого кода и проведение code review; * Анализ точек роста и определение способов их закрытия. Требования * Сильный технический бэкграунд в modern ML: понимание того, как данные, архитектура и стратегии обучения влияют на итоговое качество модели; * Опыт полного цикла обучения VLM или LLM; * Глубокие знания или опыт работы в области computer vision; * Понимание принципов работы распределенного обучения (FSDP) или опыт обучения моделей на больших GPU кластерах; * Наличие навыков технического лидерства: проведение code-review, помощь и менторинг младших сотрудников; * Умение работать, принимать решения и выстраивать процессы в условиях неопределенности; * Умение и желание взаимодействовать с коллегами, вносить собственные идеи и предлагать пути достижения общих целей. Условия **Будет плюсом:** * Опыт полного цикла обучения VLM; * Наличие публикаций в области NLP или CV; * Опыт решения задач по оптимизации обучения; * Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению или программированию.

Location: Москва Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM-моделей. Ищем сильного инженера в RL-направление: человека, который будет драйвить ключевые исследования и разработки, влиять на качество моделей и доводить сложные идеи до работающих решений. _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!_ Обязанности * Разрабатывать и улучшать RL-подходы для обучения VLM/LLM-моделей: выбор алгоритмов, постановка экспериментов и анализ результатов; * Проектировать reward-функции и пайплайны обучения, выстраивать стратегии масштабирования под разные домены и сценарии, напрямую влияя на метрики качества; * Определять требования к данным для RL: участвовать в построении пайплайнов сбора, фильтрации и подготовки датасетов; * Развивать систему оценки reasoning-качества: внедрять и улучшать метрики в существующем eval-фреймворке, предлагать новые способы измерения качества под новые возможности модели; * Работать на стыке с Pretrain / SFT / Infra: обеспечивать согласованность решений и перенос экспериментов в продакшн-пайплайн; * Следить за состоянием области и переводить свежие идеи из статей в проверяемые эксперименты и инженерные решения; * Глубоко погружаться в технические задачи: дебажить эксперименты, разбирать аномалии в обучении, находить узкие места и доводить решения до результата; * Делиться экспертизой с командой: участвовать в код-ревью, помогать улучшать качество решений и подходы к экспериментам; * Развивать инфраструктуру для RL. Требования * Глубокое понимание RL для LLM/VLM (RLHF, GRPO, PPO) и практический опыт; * Понимание полного цикла обучения VLM/LLM (pretrain → SFT → RL) и того, как решения на каждом этапе влияют на финальные метрики; * Опыт с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и inference-фреймворками. * Сильный практический опыт постановки, проведения и анализа RL-экспериментов; * Умение работать в условиях неопределённости и самостоятельно двигать сложные технические задачи; * Умение выстраивать процессы в условиях неопределённости; * Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами; * Системное мышление: способность видеть картину целиком — от данных и reward-дизайна до eval и продакшн-метрик. **Будет плюсом:** * Опыт менторинга или технического лидерства в рамках отдельных проектов; * Публикации или open-source вклад в области RL/LLM/VLM; * Опыт вывода RL-обученных моделей в продакшн и поддержки их качества. 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.

Location: Москва В этой роли вы будете работать над задачами на стыке машинного обучения, обработки сигналов и production engineering: от детекции шума, шепота и голосовой активности до диаризации, споттинга, биометрии, EOU и routing-логики. Это возможность не просто решать сложные прикладные ML-задачи, а строить и улучшать реальные системы, которые работают в проде, выдерживают требования по latency и качеству и становятся важной частью пользовательского опыта. _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!_ Обязанности * Разрабатывать, обучать и улучшать ML-модели для аудио- и speech-задач * Работать с полным циклом разработки моделей: от постановки задачи, анализа данных и построения пайплайнов до внедрения, мониторинга и итеративного улучшения в production * Проектировать решения для real-time и streaming-сценариев с жёсткими требованиями к latency, стабильности и качеству * Исследовать и внедрять современные подходы в audio ML и speech ML, выбирая между классическими методами, deep learning и hybrid-подходами в зависимости от задачи и продуктового эффекта * Строить и улучшать системы оценки качества: offline-метрики, тестовые наборы, error analysis, A/B-подходы и другие способы объективно измерять качество моделей * Работать с данными: формировать обучающие выборки, улучшать разметку, искать источники деградации качества, повышать устойчивость моделей к шуму, акцентам, каналам связи и другим вариациям реального мира * Оптимизировать модели и inference-пайплайны для эффективной работы в production-среде * Плотно взаимодействовать с инженерами, исследователями, продуктом и смежными командами, чтобы быстро доводить сильные ML-идеи до рабочего решения * Вносить вклад в техническое направление команды, предлагать новые подходы, поднимать планку качества и помогать принимать архитектурные решения. Требования * Высшее образование в области математики, computer science, физики, статистики, data science * Уверенный senior-уровень в machine learning и практический опыт построения и внедрения ML/DL-моделей в production * Сильная экспертиза в одном или нескольких направлениях, связанных с audio, speech или signal processing * Отличное знание Python и уверенная работа с основным ML-стеком: PyTorch, NumPy, Pandas, Scikit-learn, а также инструментами для обучения, экспериментов и production deployment * Опыт работы с метриками качества * Сильные коммуникационные навыки и способность ясно объяснять сложные технические вещи как инженерам, так и нетехническим стейкхолдерам * Проактивность и желание двигать вперёд не только свою задачу, но и весь ML-контур команды. 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.

Location: Москва Мы — команда синтеза речи в GigaPlatform. Создаём и развиваем технологии синтеза речи. Решаем полный цикл задач синтеза, включающий и собственно синтез, в том числе на LLM, и NLP-задачи, и многое другое.Недавно мы выпустили мощное обновление нашего синтеза, которое на голову выше того, что было раньше, особенно по естественности и "человечности" ([https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/966640/](https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/966640/)). На достигнутом останавливаться не планируем, и уже готовим ещё более качественную модель синтеза.Сейчас мы расширяем команду отдела production-внедрения. Ищем талантливых DL-инженеров, которые понимают как модели работают на уровне математики и аппаратуры. Обязанности * Низкоуровневая оптимизация работы с «железом» * Поддержка инфраструктуры взаимодействия с LLM * Вывод новых архитектур в prod. Требования * Опыт работы в области глубокого обучения, в том числе с LLM * Глубокое знание CUDA и Python * Знание и опыт работы с фреймворками TensorRT, vLLM и SGlang * Приветствуется опыт с C++. 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.

Location: Москва Мы — core-команда, которая отвечает за ML для понимания аудио во всем Сбере. За последний год мы выложили в open source SOTA-модель для распознавания речи на русском языке — **GigaAM**, а прошлой весной первыми в России запустили **нативное понимание звука в LLM — GigaChat Audio**. Сейчас мы активно улучшаем мультимодальные возможности GigaChat: работаем над качеством на сложных аудио- и визуальных контекстах и учим модель понимать видео не только по звуковому потоку, но и по кадрам. **Цель** — совместное обучение на vision+audio и video+audio диалогах длительностью 90+ минут. _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!_ Обязанности * Проводить эксперименты по обучению Vision / Audio / Video LLM: данные, стадии обучения, способы смешивания модальностей * Оптимизировать ML-инфраструктуру для обучения на длинных мультимодальных контекстах * Формулировать и проверять гипотезы о том, как улучшать качество LLM на видео. Требования * Сильный опыт в DL-инженерии, желательно в обучении LLM-моделей * Глубокое знание PyTorch, включая DDP / FSDP * Понимание distributed training и efficient deep learning: DP / TP / PP / EP / SP, mixed precision, checkpointing, offloading, профилирование и оптимизация обучения * Понимание архитектуры LLM: Transformer, attention (MHA / GQA / MLA), RoPE и другие позиционные эмбеддинги, long context, MoE * Уверенный Python на уровне production-кода: asyncio, multiprocessing, профилирование, отладка больших систем. **Будет плюсом:** * Опыт обучения мультимодальных LLM * Опыт снижения стоимости контекста при обработке видео * Опыт расширения контекста LLM * Понимание RL-подходов для обучения моделей: RLHF / RLVR, PPO / GRPO / DPO * Опыт построения бенчмарков с использованием LLM-as-a-judge. 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.

Location: Москва Voice Mode GigaChat уже работает в проде — в чате и в банковском колл-центре. Сейчас мы развиваем его в сторону полноценных агентских сценариев: не просто голосовая «болталка» с тулами, а умный ассистент, способный решать реальные задачи пользователя голосом. Весь стек — собственный: лучший на русском языке ASR, TTS и Audio LLM. _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!_ Обязанности * Возглавить проект Voice Mode: отвечать за архитектуру решения и e2e-качество системы. * Решать ключевой инженерный вызов проекта — собрать максимально умную систему с минимальным (или хорошо замаскированным) latency. * Синхронизировать работу нескольких команд: речевого ML, аудио- и текстовой модальности LLM, данных, инфраструктуры и продукта. * Руководить командой специализированных ML-инженеров: прототипирование, метрики, аналитика. * Определять техническую стратегию развития голосовых агентских сценариев. Требования * Сильное погружение в LLM: архитектуры, обучение, инференс, оценка качества. * Опыт разработки речевых систем (ASR / TTS / Audio LLM) и агентных систем. * Глубокий опыт разработки и поддержки ML-продуктов в продакшене. * Опыт технического лидерства: умение вести проект на стыке нескольких команд и доводить его до результата. Будет плюсом ------------ * Опыт оптимизации latency в real-time системах (стриминг, спекулятивные пайплайны, дуплексные диалоги). * Опыт работы с голосовыми ассистентами или контакт-центрами. * Публикации или открытые проекты в области speech / audio ML. 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.

Location: Москва Мы ищем сильного Deep Learning инженера для развития и вывода на принципиально новый уровень GigaAM — лучшей open-source модели для распознавания речи на русском языке. GigaAM — это не только исследовательский проект, но и core-модель, которая определяет качество работы многих ключевых продуктов экосистемы: GigaChat Audio, ASR, TTS, GigaChat Video и других. Сейчас мы стоим перед масштабным вызовом: кратное увеличение параметров модели, масштабирование данных на несколько порядков, расширение языкового покрытия и выход за рамки распознавания речи в сторону general audio understanding. Если вы хотите создавать state-of-the-art решения, которыми будут пользоваться миллионы, и вносить вклад в развитие мирового open-source — нам по пути! _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!_ Обязанности * Масштабирование данных: увеличение объемов данных для обучения на несколько порядков, построение эффективных пайплайнов их фильтрации и подготовки. * Развитие архитектуры и метода предобучения: улучшение мультиязычных свойств модели и расширение ее возможностей в сторону анализа аудио неречевой природы. * Scaling laws: масштабирование модели по количеству параметров в несколько раз. * Research & Engineering: стабилизация процессов предобучения, проведение ML-экспериментов, проверка гипотез и доведение результатов до прода и публикаций. Требования * Уверенное владение Python и PyTorch * Distributed Training: практический опыт распределенного обучения, понимание ограничений и принципов работы под капотом (DDP, FSDP, ZeRO). * Опыт оптимизации DL-пайплайнов: профилирование и оптимизация узких инфраструктурных мест в процессе обучения (I/O bottlenecks, memory management, GPU utilization). * Экспертиза в Speech/Audio: понимание современных подходов и state-of-the-art архитектур в Speech/Audio Self-Supervised Learning. 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.

Location: Москва Мы ищем Data Engineer, который будет отвечать за инфраструктуру, пайплайны и качество данных для обучения современных Vision-Language Models. Роль находится на стыке data engineering и ML: нужно будет работать с большими мультимодальными датасетами, понимать потребности исследователей и ML-инженеров, строить пайплайны очистки, фильтрации, категоризации и генерации данных, а также обеспечивать воспроизводимый экспорт данных в формат для обучения моделей. Обязанности * Собирать и структурировать потребности ML-команды в данных: какие данные нужны для обучения, дообучения, оценки и улучшения VLM. * Предлагать и реализовывать идеи пайплайнов очистки, фильтрации, дедупликации, категоризации и генерации данных. * Ориентироваться в современных практиках построения датасетов для Vision-Language Models: image-text pairs, synthetic data, filtering, quality scoring, data mixture design, dataset versioning. * Отвечать за инфраструктуру хранения и подготовки данных, включая: * 1. импорт данных из различных источников: production, Common Crawl, open-source datasets, generated data; 2. валидацию и контроль качества данных; 3. хранение и версионирование датасетов; 4. экспорт данных в форматы, пригодные для обучения моделей. * Проектировать и реализовывать пайплайны обработки данных на большом масштабе, включая десятки миллиардов изображений. * Разрабатывать пайплайны генерации синтетических данных для обучения и улучшения VLM. * Собирать статистику по данным, строить отчёты и визуализации для анализа состава, качества и покрытия датасетов. * Обеспечивать воспроизводимость, наблюдаемость и надёжность data-процессов. * Работать в тесной связке с ML-инженерами, исследователями и инфраструктурной командой. Требования * Сильный опыт в data engineering и построении production-grade data pipelines. * Уверенное владение Python, включая multiprocessing, multithreading и async-подходы. * Опыт работы с большими объёмами данных и распределённой обработкой. * Практический опыт с объектными хранилищами, в частности S3 или аналогами. * Опыт работы с YTsaurus или похожими системами для распределённого хранения и обработки данных. * Понимание принципов валидации, очистки, дедупликации и версионирования датасетов. * Опыт работы с DVC, Git, Docker. * Опыт работы с PostgreSQL или другими реляционными базами данных. * Умение проектировать устойчивые пайплайны: от импорта данных до финального экспорта в training-ready формат. * Способность самостоятельно разбираться в нечетко сформулированных задачах и доводить их до работающего решения. * Готовность работать на стыке engineering и ML research. Будет плюсом ------------ * Опыт работы с мультимодальными данными: изображения, текст, image-text pairs, captions, OCR, metadata. * Понимание того, как устроены современные датасеты для обучения VLM / LMM / multimodal models. * Опыт построения пайплайнов для synthetic data generation. * Опыт реализации quality scoring, filtering, semantic deduplication, clustering или data attribution. * Опыт визуализации статистики по большим датасетам и построения внутренних аналитических дашбордов. * Опыт работы с Common Crawl, LAION-подобными датасетами, open-source vision-language datasets. * Базовое понимание ML training pipeline и того, как качество данных влияет на качество модели. 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.

Location: Москва Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM-моделей. Ищем сильного senior-инженера в RL-направление: человека, который будет драйвить ключевые исследования и разработки, влиять на качество моделей и доводить сложные идеи до работающих решений. _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!_ Обязанности * Разрабатывать и улучшать RL-подходы для обучения VLM/LLM-моделей: выбор алгоритмов, постановка экспериментов и анализ результатов; * Проектировать reward-функции и пайплайны обучения, выстраивать стратегии масштабирования под разные домены и сценарии, напрямую влияя на метрики качества; * Определять требования к данным для RL: участвовать в построении пайплайнов сбора, фильтрации и подготовки датасетов; * Развивать систему оценки reasoning-качества: внедрять и улучшать метрики в существующем eval-фреймворке, предлагать новые способы измерения качества под новые возможности модели; * Работать на стыке с Pretrain / SFT / Infra: обеспечивать согласованность решений и перенос экспериментов в продакшн-пайплайн; * Следить за состоянием области и переводить свежие идеи из статей в проверяемые эксперименты и инженерные решения; * Глубоко погружаться в технические задачи: дебажить эксперименты, разбирать аномалии в обучении, находить узкие места и доводить решения до результата; * Делиться экспертизой с командой: участвовать в код-ревью, помогать улучшать качество решений и подходы к экспериментам; * Развивать инфраструктуру для RL. Требования * Глубокое понимание RL для LLM/VLM (RLHF, GRPO, PPO) и практический опыт; * Понимание полного цикла обучения VLM/LLM (pretrain → SFT → RL) и того, как решения на каждом этапе влияют на финальные метрики; * Опыт с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и inference-фреймворками. * Сильный практический опыт постановки, проведения и анализа RL-экспериментов; * Умение работать в условиях неопределённости и самостоятельно двигать сложные технические задачи; * Умение выстраивать процессы в условиях неопределённости; * Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами; * Системное мышление: способность видеть картину целиком — от данных и reward-дизайна до eval и продакшн-метрик. **Будет плюсом:** * Опыт менторинга или технического лидерства в рамках отдельных проектов; * Публикации или open-source вклад в области RL/LLM/VLM; * Опыт вывода RL-обученных моделей в продакшн и поддержки их качества. 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.

Location: Москва Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM моделей, включающий в себя стадии pre-training, SFT и DPO/RL. Мы ищем сильных инженеров и исследователей, которые будут двигать вперед качество мультимодального GigaChat. _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!_ Обязанности * Самостоятельная работа в рамках заданного направления развития качества VLM: от планирования, до выкатки в прод; * Планирование и работа над исследовательскими задачами по архитектуре модели, стратегии и данным обучения; * Формирование гипотез по улучшению качества модели, самостоятельное планирование экспериментов по их подтверждению и постановка multi-node обучений на большом количестве GPU (тысячи A100/H100); * Решение сложных инженерных задач, развитие и оптимизация кодовой базы обучения и эвала VLM, написание чистого кода и проведение code review; * Анализ точек роста и определение способов их закрытия. Требования * Сильный технический бэкграунд в modern ML: понимание того, как данные, архитектура и стратегии обучения влияют на итоговое качество модели; * Опыт полного цикла обучения VLM или LLM; * Глубокие знания или опыт работы в области computer vision; * Понимание принципов работы распределенного обучения (FSDP) или опыт обучения моделей на больших GPU кластерах; * Наличие навыков технического лидерства: проведение code-review, помощь и менторинг младших сотрудников; * Умение работать, принимать решения и выстраивать процессы в условиях неопределенности; * Умение и желание взаимодействовать с коллегами, вносить собственные идеи и предлагать пути достижения общих целей. **Будет плюсом:** * Опыт полного цикла обучения VLM; * Наличие публикаций в области NLP или CV; * Опыт решения задач по оптимизации обучения; * Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению или программированию. 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.

Responsibilities Design and develop scalable backend services and APIs. Drive architecture decisions and ensure high engineering standards.

3+ years of professional AI/ML Engineering experience. Strong Python, SQL, NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow.

Humanoid AI — первая компания в Великобритании, которая создает человекоподобные роботы. Уже создан робот HMND 01, используемый в промышленности, логистике и сервисе. Компания оценивается в $1.35B при инвестициях в $152M. Команда — 101-250 человек. Задачи: — Полный цикл работы над проектами: от концепции до финальной сдачи, арт-дирекшн и управление процессом с минимальным контролем — Воплощение бренда Humanoid через смелый, точный и продуманный визуальный дизайн на всех каналах — Поддержка и развитие бренд-гайдов и дизайн-систем для сохранения консистентности при масштабировании и запуске новых продуктов — Перевод сложных технических и продуктовых задач в четкие, уверенные и понятные визуальные решения — Дизайн в широком спектре: фирменный стиль, презентации, мерч, упаковка, веб, соцсети, оформление пространства — Тесное сотрудничество с креативным директором и командой для единства и соответствия бренду — Взаимодействие с командами аппаратного дизайна и продуктов для сохранения визуального языка, соответствующего роботам — Работа с motion-специалистами (внутренними или фрилансерами) для создания раскадровок и анимационных материалов Требования: — Опыт работы в дизайне 6+ лет, желательно с опытом в технологиях, продуктах или ведущем креативном агентстве — Портфолио, демонстрирующее системное мышление, сильную верстку и разнообразие: брендинг, цифровой дизайн, печатная продукция, желательно анимация или моушн — Владение Adobe Creative Suite и Figma — Опыт работы с After Effects или аналогичными инструментами для моушн-дизайна будет преимуществом — Самостоятельность, умение брать ответственность и продвигать проекты без постоянного контроля — Практичный подход: сочетание амбициозного творческого видения с соблюдением жестких сроков — Внимание к деталям и стремление к качеству выше среднего — Умение работать кросс-функционально с аппаратными и продуктовыми командами, переводя технические ограничения в креативные решения — Уверенность в презентации и защите своих работ перед старшими руководителями, включая CEO и исполнительную команду Условия: — Конкурентные опционы с потенциалом роста стоимости — Более 30 оплачиваемых дней отпуска, включая 23 дня ежегодного отпуска, все банковские праздники Великобритании и дополнительные дни закрытия компании (включая рождественские и новогодние каникулы) — Частное медицинское обслуживание, включая виртуальную и очную помощь — Пенсионная программа с общим взносом 8% (5% сотрудник, 3% работодатель) от полной заработной платы — Бесплатный ежедневный завтрак, обед и перекусы в офисе — Работа на переднем крае технологий с мировыми инженерами, исследователями и экспертами по продукту в области ИИ и гуманоидной робототехники — Реальная возможность влиять на продукт и принимать участие в ключевых инициативах с первого дня