сбер

Head of ML (VLM, GigaChat Vision)

сбер · На сервисе с: 14.06.26 16:50

↑ Вакансия с автоподнятием
от 500k ₽РоссияМоскваОфис

Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM моделей. Ищем руководителя направления ML VLM, который возглавит команду целиком: будет формировать техническую стратегию, собирать и развивать команду, синхронизировать ключевые направления и отвечать за результат от идеи до продакшна.

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!

  • Формировать техническую стратегию VLM-направления: определять приоритетные направления, выбирать ключевые исследовательские и инженерные треки, строить роадмап на несколько кварталов вперед;

  • Принимать ключевые архитектурные и продуктовые решения по обучению моделей: pretrain, stage 1.5, post-train, eval, стратегию по данным — и нести за них ответственность;

  • Определять стратегию развития моделей: какие способности модели развивать в первую очередь, какие проблемы ограничивают качество, где нужно усиливать данные, где — обучение, а где — чинить валидацию;

  • Определять стратегию данных совместно с руководителем команды данных: какие данные нужны для pretrain и stage 1.5, какие требования к качеству и покрытию, как донести улучшения в

  • Определять стратегию post-train совместно с RL/SFT-направлением: как выстраивать контур SFT, DPO, RL, какие рецепты и подходы дают устойчивый прирост качества, как минимизировать деградации;

  • Определять и развивать систему оценки качества моделей: выбирать ключевые метрики[a][b];

  • Строить и развивать команду: нанимать лидов и ключевых инженеров, выстраивать роли и зоны ответственности, создавать сильную инженерную и исследовательскую среду;

  • Отслеживать состояние области и переводить свежие идеи из статей и open-source в конкретные эксперименты, гипотезы и решения;

  • Быть готовым при необходимости лично погружаться в сложные технические задачи: разбирать деградации, дебажить эксперименты, принимать решения в условиях неполной информации и доводить сложные инициативы до результата руками.

  • Глубокое понимание полного цикла обучения LLM/VLM: pretrain → stage 1.5 → SFT / DPO / RL;

  • Сильный технический бэкграунд в modern ML: понимание того, как данные, архитектура, обучение и eval влияют на итоговое качество модели;

  • Опыт технического лидерства команды от 5-ти человек: создание роадмапов, декомпозиция задач, приоритизация, менторинг, развитие лидов и senior IC;

  • Опыт принятия архитектурных решений в research-heavy ML среде и ответственность за их результат;

  • Умение выстраивать процессы и принимать решения в условиях высокой неопределенности;

  • Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами, способность синхронизировать несколько направлений одновременно;

  • Системное мышление: способность видеть всю картину целиком — от данных и обучения до валидации, инфраструктуры и продуктового качества модели.

Будет плюсом:

  • Опыт запуска или развития VLM/LLM-направления с нуля;

  • Опыт доведения моделей до продакшена;

  • Опыт найма и формирования сильной технической команды;

  • Опыт работы с мультимодальными моделями, OCR, grounding, video, document understanding

  • Публикации или open-source вклад в области LLM/VLM;

  • Опыт работы с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и training/inference infrastructure.

  • 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.

Эта вакансия также есть на:Getmatch

Похожие вакансии Data Science & ML

Сайты компаний
сбер. it

Senior Embodied AI Engineer (VLA, управление роботом)

сбер. itНа сервисе с: 20.08.26 10:37
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы — команда, которая занимается обучением LLM, VLM и CV моделей. Создаем нативные омнимодальные архитектуры, новые способы кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д.

Наши основные направления: обучение LLM и VLM с нуля, разработка новых архитектур, Computer Vision research, создание opensource инструментов, сбор и подготовка данных, деплой моделей для MVP. Работаем на кластере с GPU уровня H100.

Ищем сильного инженера в направление Embodied AI, который будет связывать омнимодальные наблюдения с VLA-моделями и превращать их выходы в осмысленное поведение реального робота.

  • разработка и проведение экспериментов в области интеграции омнимодальных наблюдений с VLA-моделями и управления роботом в рамках проектов Embodied AI, воспроизводящих целенаправленное поведение на основе сенсорных данных и команд;

  • сбор, синхронизация и подготовка данных с сенсоров для обучения и инференса моделей;

  • запуск и отладка VLA-моделей на реальном железе, замер и снижение задержек в контуре «наблюдение → модель → действие».

  • уверенный Python и хороший C++, опыт работы с реальным железом: манипуляторы, мобильные или гуманоидные роботы;

  • ROS / ROS2 и middleware: разработка нод, взаимодействие с контроллером робота, работа с форматами данных;

  • работа с сенсорикой: IMU, гироскопы, лидары, специализированные камеры — калибровка, временная синхронизация, реалтайм-ограничения;

  • Embodied AI и VLA: опыт с Vision-Language-Action моделями или смежными подходами (VLM, imitation learning, RL), уверенный PyTorch;

  • опыт самостоятельного ведения экспериментов: от постановки гипотезы до запуска на роботе и оценки результата.

  • комфортный современный офис - м. Кутузовская

  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

  • 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

  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

  • корпоративная пенсионная программа.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
hh.ru
сбер. it

Senior Data Scientist (Time series)

сбер. itНа сервисе с: 20.08.26 10:27
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы занимаемся тонкой настройкой клиентских стратегий: строим индивидуальные модели эластичности (uplift) к ставке по вкладам, потребкредитам, программам лояльности и другим продуктовым направлениям, прогнозируем досрочное погашение кредитов физлиц (time series + tabular ML) и повышаем экономическую эффективность розничного бизнеса на основе данных.

Обязанности

  • работать с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, SQL) — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей
  • разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и предсказаний
  • проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект: дизайн и оценка A/B-тестов (мэтчинг, продвинутые методы causal inference, интерпретация результатов)
  • Выстраивать коммуникацию с заказчиками: согласовывать метрики, защищать подходы, показывать ценность данных на понятном языке
  • Обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений — чтобы модель работала стабильно и приносила пользу каждый день.

Требования

  • опыт работы Data Scientist от 3 лет
  • техническое образование (будет плюсом если выпускник - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
  • понимание теории вероятностей и статистики.
  • Уверенное владение широким спектром ML-алгоритмов — регрессия, классификация, кластеризация, а также uplift-моделирование (способность оценивать причинно-следственные эффекты, а не просто предсказывать)
  • владение Python и ML библиотеками (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, etc.)
  • плюсом будет опыт работы с pytorch, pyspark

Условия

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
  • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
hh.ru
гаскар групп

Инженер по компьютерному зрению

гаскар группНа сервисе с: 24.06.26 17:22↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Гаскар Групп – это российский разработчик и интегратор собственных ИТ решений, разработчик и производитель беспилотных летательных аппаратов для обеспечения их автономности. Продукция применяется для мониторинга территорий, доставки легковесных грузов и других миссий.

Производство полного цикла, от создания идеи и разработки до выпуска готовой продукции в серии!

Мы производим: БВС, оптику, литий-ионные аккумуляторы, электродвигатели, модемы, контролеры связи, пульт управления, СКС и программируем своей собственный СОФТ для наших продуктов.

Мы предлагаем погрузиться в мир инноваций и технологических разработок.

Мы разрабатываем программно-аппаратные комплексы для беспилотных авиационных систем. В состав решений входят средства обнаружения, сопровождения и перехвата воздушных целей, а также собственное бортовое программное обеспечение.

Ищем инженера по компьютерному зрению, который будет на постоянной основе развивать направление машинного зрения: заниматься обучением и внедрением моделей, работать с датасетами, улучшать качество детекции и сопровождения целей, а также адаптировать решения под встраиваемые вычислительные платформы.

Нам нужен специалист, который будет полностью сфокусирован на данном направлении и сможет отвечать за весь жизненный цикл моделей — от данных до внедрения на изделие.

Чем предстоит заниматься :

  • Разрабатывать и дорабатывать алгоритмы обнаружения и сопровождения объектов.
  • Обучать, валидировать и тестировать модели компьютерного зрения;
  • Анализировать качество работы моделей и улучшать метрики;
  • Подготавливать и оптимизировать инференс для целевых вычислителей на базе Rockchip;
  • Интегрировать модели в существующую программную платформу;
  • Организовывать процессы разметки данных и контролировать качество датасетов;
  • Формировать требования к новым датасетам и участвовать в планировании сбора данных;
  • Проводить исследования и сравнительные испытания различных архитектур;
  • Готовить технические отчеты по результатам испытаний и качеству моделей;
  • Взаимодействовать с разработчиками бортового ПО, алгоритмистами и испытателями.

    Наши требования:
  • Уверенное владение Python и хорошее знание C++;
  • Практический опыт разработки решений в области Computer Vision;
  • Умение работать с системами контроля версий: git;
  • Опыт работы с Jira или аналогичными системами управления задачами;
  • Отличное понимание современных подходов к детекции объектов;
  • Глубокое знание семейства YOLO и опыт его применения в реальных проектах;
  • Понимание принципов работы камер и компьютерного зрения: (Дисторсия, калибровка камер, intrinsic и extrinsic параметры, системы координат, проективная геометрия);
  • Опыт подготовки и обучения собственных моделей;
  • Опыт оптимизации моделей для встраиваемых вычислителей;
  • Опыт работы с RKNN Toolkit и NCNN;
  • Понимание особенностей квантования, конвертации и ускорения нейронных сетей на платформах Rockchip;
  • Опыт работы с Linux.
  • Наши условия для тебя:

  • Официальное трудоустройство, полностью "белая" заработная плата;
  • Соц. пакет по ТК РФ;
  • Заработная плата обсуждается с финальным кандидатом;
  • Офис расположен в шаговой доступности от станции м. Войковская, бизнес-центр уровня А-класса;
  • Уютный современный офис, оснащенный по последнему слову техники;
  • График работы с 09:00 до 18:00. Пятница сокращенный день;
  • Дружный коллектив и хороший психологический климат;
  • Открытая, демократичная культура. Возможность реализовать свои идеи.

    Просьба в сопроводительном письме указывать свои зарплатные ожидания!

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.