Команда Генеративная музыка R&D ML SberAI проводит исследования и разрабатывает решения в области музыкального продакшена с применением технологий ИИ. Данные разработки могут применяться как в сфере развлечений (создание медиа-контента для соц. сетей, UGC), так и в области профессионального продакшена. Кроме разработки различных решений и сервисов мы:
- участвуем в различных творческих проектах (например, выступление с Большим симфоническим оркестром, Восстановленная нейросетями футуристическая опера 1913 года),
- издаём музыкальные релизы (наш нейроартист Aiphoria в стриминге Звук),
- рассказываем о том, какие подходы используем в работе (про генеративный искусственный интеллект в музыкальной индустрии, про синтез вокала и генерацию пения, про работу с данными для обучения моделей генеративной музыки).
- пишем о том, с чем работаем и выступаем на международных конференциях.
Мы ищем ML-инженера, который поможет нам строить и поддерживать ML-сервисы в продакшене, работать с моделями (включая LLM/NLP) и развивать ML-инфраструктуру.
Обязанности
- Разрабатывать и внедрять ML-модели (NLP/LLM + классические).
- Создавать и поддерживать ML-пайплайны: подготовка данных, обучение, деплой, мониторинг.
- Проектировать production-inference сервисы и API.
- Оптимизировать модели (quantization, distillation, batching).
- Работать со стеком ML/DS-команды и взаимодействовать с разработчиками и продуктом.
Требования
- Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет.
- Практический опыт в ML: PyTorch, HF Transformers, sklearn.
- Понимание принципов NLP/LLM, RAG, векторных баз (FAISS/pgvector).
- Опыт автоматизации ML-процессов: MLFlow/Kubeflow/Airflow/Prefect.
- Владение Linux, Docker; желателен опыт работы с Kubernetes.
- Понимание MLOps-практик: мониторинг моделей, дрейф данных, CI/CD.
- Умение работать с Postgres/ClickHouse/S3-хранилищами.
- Самостоятельность, умение анализировать и структурировать требования, декомпозировать задачи; желание разбираться в продукте в целом, а не только в своем коде.
Будет плюсом
- Опыт оптимизации inference под GPU/CPU.
- Опыт разработки высоконагруженных сервисов.
- Навыки работы с FastAPI.
- Знакомство с ONNX Runtime, TorchScript.
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- гибридный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
- ипотека для сотрудников выгоднее до 1/3 от текущей ставки
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера (до 100К)
