Инженер по внедрению ИИ

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.
• Настроил 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.