Junior ML Engineer (Multimodal Embeddings / RnD)

17 апреля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • IT: Data Science и Data Engineering

Откликнуться на вакансию

Я даю согласие на обработку персональных данных

Подбор и подготовка датасетов для обучения и оценки качества поиска (для разметки и обкачки данных у нас есть отдельная команда);
Разработка и обучение эмбеддеров (в архитектуре VLM), реализация новых методов и проверка гипотез (например, Late Interaction);
Сравнительный анализ производительности против SOTA решений (ColPali, Gemini Embedding, Qwen);
Проектирование и поддержка пайплайнов оценки качества эмбеддингов (MTEB, IR benchmarks) для мультимодальных систем.

Опыт от 1 года коммерческой разработки в ML с фокусом на NLP, CV или Multimodal;
Понимание архитектур эмбеддинг-моделей (CLIP, ColBERT/ColPali), механик контрастивного обучения;
Понимание принципов alignment модальностей в VLM и методов fine-tuning (фулл, LoRA)
Владение экосистемой: PyTorch, HuggingFace (Transformers, Datasets).

Опыт обучения моделей с использованием контрастивным лоссом (InfoNCE);
Опыт оценки качества поиска (Recall, MRR, NDCG) и проектирования экспериментов для сравнения гипотез;
Опыт распределенного обучения на нескольких GPU/нодах (DeepSpeed, Accelerate);
Публикации, соревнования или пет-проекты в области Multimodal Retrieval или CV.