Senior Deep Learning Engineer (CV) в AI VK

Any

По договоренности

ГибридЗанятость: ПолнаяТребуемый опыт: Не указан

Москва

Откликнуться
company logo
VK
Перейти на сайт

Размер компании

-

Описание компании не указано

Описание вакансии

Мы ищем эксперта в области компьютерного зрения, который готов присоединиться к нашей RnD команде для создания и совершенствования ключевых технологий, решающих задачи визуального анализа на платформах VK. Ваши разработки станут основой для улучшения пользовательского опыта, автоматизации процессов и масштабирования наших сервисов. Вы будете создавать технологии для задач поиска видео и клипов на платформах компании VK, разрабатывать методы распознавания текстов, улучшать модели для модерации и категоризации визуальной информации, а также исследовать мультимодальные языковые модели (VLM) для решения задач внутренних продуктов компании. Мы развиваем технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, создаём систему рекомендаций и поиска контента на наших платформах. Задачи: Обучать большие языковые модели работать с визуальной информацией;; Улучшать CV технологии для извлечения информации из визуальных данных;; Строить дата-пайплайны для сбора обучающих выборок и формирования бенчмарков;; Развивать пайплайны обучения и инференса моделей на GPU-кластере;; Изучать и реализовывать идеи и алгоритмы из актуальных научных статей;; Адаптировать модели и методы под продуктовые задачи; Требования: Знаете алгоритмы и структур данных, а также глубоко понимаете современные подходы в машинном обучении;; Уверенно владеете Python и имеете индустриальный опыт работы с PyTorch;; Обучали и внедряли модели LLM, сегментации, детекции, image и видео retrieval, а также другие нейросетевые решения в продакшн-окружение;; Интересуетесь последними достижениями в областях Vision-Language Models (VLM), Large Language Models (LLM), Computer Vision (CV) и Natural Language Processing (NLP);; Умеете самостоятельно ставить исследовательские задачи, планировать эксперименты и доводить их до результата.

Дополнительно

Секреты цифровой доступности Как попасть в команду Обучать большие языковые модели работать с визуальной информацией; Улучшать CV технологии для извлечения информации из визуальных данных; Строить дата-пайплайны для сбора обучающих выборок и формирования бенчмарков; Бонусы: Гибкий график работы; Бонусы и скидки от партнеров; Офис в центре города; ДМС; Профессиональная команда; Бонусы от партнеров; Интересные задачи