Senior ML Engineer (Kandinsky)

Мы разрабатываем технологии генерации и обработки визуального контента. Ищем Senior ML Engineer, который вместе с командой будет исследовать новые подходы, разрабатывать и обучать генеративные модели, строить комплексные ML-пайплайны и внедрять их в продукты.

Технологический стек

Основной стек: Python, PyTorch, распределённое обучение (FSDP, DeepSpeed).

Модели и методы: диффузионные модели, трансформеры (DiT), VAE; механизмы attention, включая sparse и causal attention; авторегрессионная генерация и методы её обучения; дистилляция моделей; выравнивание моделей по человеческим предпочтениям с помощью RL-методов.

Будет преимуществом: опыт оптимизации с Triton, torch.compile и квантизацией; backend-разработки, работы с API, асинхронной обработкой, реляционными и векторными БД, интеграции LLM/VLM.

Обязанности

• Разрабатывать и обучать генеративные модели для изображений и видео, адаптировать архитектуры и латентные представления под новые задачи.

• Исследовать подходы к управляемой и авторегрессионной генерации, проверять гипотезы из статей и улучшать качество моделей.

• Дистиллировать модели, оптимизировать скорость инференса и потребление памяти.

• Строить масштабируемые пайплайны с VLM и CV-моделями для автоматической разметки, фильтрации и параллельной обработки данных.

Технологический стек

Основной стек: Python, PyTorch, распределённое обучение (FSDP, DeepSpeed).

Модели и методы: диффузионные модели, трансформеры (DiT), VAE; механизмы attention, включая sparse и causal attention; авторегрессионная генерация и методы её обучения; дистилляция моделей; выравнивание моделей по человеческим предпочтениям с помощью RL-методов.

Будет преимуществом: опыт оптимизации с Triton, torch.compile и квантизацией; backend-разработки, работы с API, асинхронной обработкой, реляционными и векторными БД, интеграции LLM/VLM.

Требования

• Опыт обучения генеративных или CV-моделей и работы с большими датасетами. Умение выбирать подходы под задачу и оценивать результаты…