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.