Researchers

Оплата не указана

Вакансия находится в архиве

СБЕР

г. Москва

Требуемый опыт работы

От 3 до 6 лет

Тип занятости

Полная занятость

График работы

Полный день

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

Контактная информация

СБЕР

Сайт: sber.ru

Почта: не указана

Вакансия опубликована 06.08.2024 в г. Москва.