Мы новая команда СберДевайсов, которая занимается оптимизацией ML-пайплайнов для всех СберДевайсов и Сбера. Мы ведем разработку нового программного продукта для ускорения инференса нейросетей и ищем Data Engineer- ов и Data Scientist-ов уровня middle, middle+ в команду.
Что у нас есть:
- Участие в интересном и амбициозном проекте
- Возможность порыться в сетях и пайплайнах практически всех команд Сбера(от Кандинского и Малевича до обработки аэрофото и графовых нейросетей)
- Возможность посмотреть на ML с необычной стороны – компиляторов, экзотических типов данных(int8/int4/MP) и в перспективе прунинга, sparsity, AutoML и прочего
Обязанности
ML Engineer:
- Построение пайплайнов тестирования
- Обеспечение запуска нейросетей на TensorRT/OpenVino
- Дообучение/QAT если необходимо
- Квантизация/прунинг/прочее
- Написание плагинов к TVM/OpenVino/TensorRT
DS Engineer:
- Разработка/реализация алгоритмов обучения PTQ/QAT
- Разработка алгоритмов прунинга/sparsity
- Реализация специфичных пайплайнов обучения в MP/FP16
- Написание плагинов к TVM/OpenVino/TensorRT
Требования
ML Engineer:
- Linux – на уровне пользователя
- Python – знание языка + стандартный набор Numpy, Pandas, Matplotlib/Plotly
- Знание одного из фреймворков: Pytorch, TensorFlow
- Знания Git и Docker на пользовательском уровне
- Знание теории и практики построения и обучения нейросетевых алгоритмов.
- Знание основных базовых архитектур нейросетей и метрик качества в одной или нескольких областях: CV,NLP,Audio, Rec systems
- Владение английским языком на уровне, достаточном для чтения технической литературы
Будет плюсом:
- Опыт практического применения OpenVino, TensorRT, TVM
- Знание C++
- Понимание и опыт практического применения технологий квантования и прунинга
- Знание классических алгоритмов ML
DS Engineer:
- Linux – на уровне пользователя
- Python – знание языка + стандартный набор Numpy, Pandas, Matplotlib/Plotly
- Знание одного из фреймворков: Pytorch, TensorFlow
- Знания Git и Docker на пользовательском уровне
- Понимание математического аппарата обучения нейронных сетей
- Опыт написания пользовательских слоев для фреймворков
- Практический опыт обучения нейронных сетей для решения задач в одной из областей: CV,NLP,Audio, Rec systems
- Знание основных базовых архитектур нейросетей и метрик качества в одной или нескольких областях: CV,NLP,Audio, Rec systems
- Владение английским языком на уровне достаточном для чтения технической литературы
Будет плюсом:
- Знание C++
- Знание CUDA/HIP
- Практический опыт в distributed training
- Опыт обучения нейронных сетей с использованием QAT/ Sparsity
- Опыт участия в соревнованиях Kaggle либо других
- Научные работы в области DS
- Знание и опыт применения классических алгоритмов ML: XGBoost,CatBoost
Условия
- Конкурентный уровень заработной платы, годовые премии по результатам работы
- Участие в развитии и создании OpenSource продуктов, возможность совмещать работу с написанием научных статей и поездками на конференции
- Участие в развитии известного продукта с миллионной аудиторией
- Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию
- ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии
- Комфортный офис Sbergile Home (метро Кутузовская) с лаунж зонами, кафе, рестораном и оборудованными кухнями
- Конкурентный уровень заработной платы, годовые премии по результатам работы
- Участие в развитии и создании OpenSource продуктов, возможность совмещать работу с написанием научных статей и поездками на конференции
- Участие в развитии известного продукта с миллионной аудиторией
- Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию
- ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии
- Комфортный офис Sbergile Home (метро Кутузовская) с лаунж зонами, кафе, рестораном и оборудованными кухнями