Инженер по внедрению ИИ

Описание

Вы будете брать готовые нейросети и заставлять их быстро работать на реальном оборудовании клиента. Ваша задача -  сделать так, чтобы сложная модель искусственного интеллекта не «тормозила», укладывалась в лимиты памяти и корректно встраивалась в IT-систему заказчика.

Обязанности

* разбираться в чужом коде: изучать текущий софт клиента, его ограничения и требования к безопасности. * искать узкие места: находить причины медленной работы моделей с помощью специальных инструментов замера производительности (_бенчмаркинга_). * оптимизировать модели: упрощать архитектуру нейросетей совместно с командой Data Science, менять неэффективные операции и уменьшать объем передаваемых данных. * проверять результат: следить за тем, чтобы после всех ускорений точность модели не упала (проверка метрик _F1_, _mAP_) и результаты были воспроизводимы. * запускать в продакшн: помогать инженерам заказчика встроить оптимизированную модель в их конвейер разработки (_CI/CD_, _MLOps_). * обучать команду клиента: проводить технические тренинги и показывать заказчикам, как работает итоговое решение.

Требования

**Наш идеальный кандидат:** * уверенно владеет Python и фреймворком PyTorch. * знает форматы обмена моделями (_ONNX_) и умеет пользоваться оптимизаторами вроде TensorRT, TVM или OpenVINO. * работал с разным оборудованием и специализированными чипами для ИИ (хотя бы с одним из пунктов) * понимает работу оперативной памяти, кэш-линий и планировщика задач операционной системы. * способен читать системные логи и дампы памяти * умеет упаковывать приложения в Docker и разворачивать их через Kubernetes. * понимает, как строятся микросервисы и асинхронные системы. * настраивал мониторинг нагрузки (_Prometheus_, Grafana) и логирование. * базово понимает риски безопасности при работе с данными и моделями. **С кем вы будете взаимодействовать:** Команда дата-сайентистов (для изменения архитектуры сетей), инженеры DevOps/MLOps заказчика (для интеграции), а также представители технической команды клиента (для проведения тренингов)

Условия

* 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.