Описание вакансии
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.