Middle ML инженер (в Генеративную Музыку)

Описание

Команда Генеративная музыка R&D ML SberAI проводит исследования и разрабатывает решения в области музыкального продакшена с применением технологий ИИ. Данные разработки могут применяться как в сфере развлечений (создание медиа-контента для соц. сетей, UGC), так и в области профессионального продакшена. Кроме разработки различных решений и сервисов мы: * участвуем в различных творческих проектах (например, [выступление с Большим симфоническим оркестром](https://lenta.ru/pressrelease/2023/09/11/orkestr/), [Восстановленная нейросетями футуристическая опера 1913 года](https://okko.tv/movie/pobeda-nad-solncem)), * издаём музыкальные релизы (наш нейроартист [Aiphoria](https://zvuk.com/artist/211304339) в стриминге Звук), * рассказываем о том, какие подходы используем в работе ([про генеративный искусственный интеллект в музыкальной индустрии](https://youtu.be/_YxF65EmvKk?si=WX6qov_hGAbmalPC), [про синтез вокала и генерацию пения](https://youtu.be/EKbD3q-6Jaw?si=uhEqbg9KFhUixkd_), [про работу с данными для обучения моделей генеративной музыки](https://youtu.be/rV3R3Ex4upc?si=Q-E0HUx85FubOrCQ)). * [пишем](https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/591441/) о том, с чем работаем и выступаем на [международных конференциях](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3746278.3759392). Мы ищем ML-инженера, который поможет нам строить и поддерживать ML-сервисы в продакшене, работать с моделями (включая LLM/NLP) и развивать ML-инфраструктуру.

Обязанности

* Разрабатывать и внедрять ML-модели (NLP/LLM + классические). * Создавать и поддерживать ML-пайплайны: подготовка данных, обучение, деплой, мониторинг. * Проектировать production-inference сервисы и API. * Оптимизировать модели (quantization, distillation, batching). * Работать со стеком ML/DS-команды и взаимодействовать с разработчиками и продуктом.

Требования

* Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет. * Практический опыт в ML: PyTorch, HF Transformers, sklearn. * Понимание принципов NLP/LLM, RAG, векторных баз (FAISS/pgvector). * Опыт автоматизации ML-процессов: MLFlow/Kubeflow/Airflow/Prefect. * Владение Linux, Docker; желателен опыт работы с Kubernetes. * Понимание MLOps-практик: мониторинг моделей, дрейф данных, CI/CD. * Умение работать с Postgres/ClickHouse/S3-хранилищами. * Самостоятельность, умение анализировать и структурировать требования, декомпозировать задачи; желание разбираться в продукте в целом, а не только в своем коде. **Будет плюсом** ---------------- * Опыт оптимизации inference под GPU/CPU. * Опыт разработки высоконагруженных сервисов. * Навыки работы с FastAPI. * Знакомство с ONNX Runtime, TorchScript.

Условия

* Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * ипотека для сотрудников выгоднее до 1/3 от текущей ставки * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера (до 100К)