Команда: Управление развития перспективных технологий AI.
Обязанности
Разработка генеративных ИИ-систем для автоматизации проектирования в строительстве и промышленности с применением LLM, VLM и мультимодальных архитектур.
Требования
Важен опыт работы: 3+ года в исследованиях LLM/VLM
Ключевые требования:
markdown
▸ Глубокое знание архитектур:
\- Transformer-based модели (BERT, GPT, T5, ViT)
\- Мультимодальные архитектуры (Flamingo, LLaVA, ImageBind)
\- Диффузионные модели (Flux, Imagen)
\- Агентные системы (ReAct, Toolformer, MRKL)
▸ Профессиональное владение:
- PyTorch Lightning + Fabric для распределённого обучения
- Hugging Face Ecosystem (Transformers, PEFT, Accelerate)
- LLM Foundry / MosaicML для обучения фундаментальных моделей
- Инструменты оптимизации: FlashAttention, xFormers
▸ Экспертиза в процессах обучения:
\- Продвинутые техники дообучения (LoRA, QLoRA, AdapterFusion)
\- Оптимизация распределённого обучения (FSDP, DeepSpeed)
\- Методы эффективного инференса: квантование (AWQ, GPTQ), прунинг
▸ Обязательные навыки:
\- Создание бенчмарков для мультимодальных систем
\- Разработка метрик качества для генеративных моделей
\- Публикации в Core A/A\* конференциях (NeurIPS, ICML, CVPR)
Преимущества:
Markdown
- Опыт работы с 3D-данными (PointCloud, Mesh, BIM)
- Знание Geometric Deep Learning (PointNet, MeshCNN)
- Валидация моделей в промышленных средах
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- Гибридный формат работы
- Ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- Программа адаптации и помощь руководителя на старте
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
