ML-инженер at Meteoro Platform — NeverHard

Задачи: Разработка генеративных моделей: проектирование, обучение, тонкая настройка, оценка и внедрение генеративных моделей для приложений, работающих с изображениями, видео, текстом и мультимодальными данными. Генерация изображений и видео: улучшение визуального качества, соблюдения промптов, пространственного выравнивания, согласованности персонажей и объектов, а также временной согласованности в генеративном видео. Исследования в области управления LLM: исследование и внедрение методов управления и ограничения поведения LLM, включая настройку инструкций, структурированное генеративное создание, декодирование с ограничениями, использование инструментов, защитные механизмы, оптимизацию предпочтений и управляемые результаты. Оценка LLM: создание систем оценки по следующим критериям: выполнение инструкций, надежность, соответствие фактам, безопасность, согласованность результатов, точность использования инструментов, а также устойчивость к внедрению посторонних подсказок или непреднамеренному поведению. Оптимизация моделей: оптимизация конвейеров обучения и инференса с точки зрения задержки, пропускной способности, использования памяти, качества генерации и затрат на инфраструктуру. Построение конвейеров: создание масштабируемых конвейеров обработки данных, обучения, тонкой настройки, оценки и инференса в реальном времени. Интеграция в производственную среду: сотрудничество с инженерами по программному обеспечению и данным для интеграции генеративных моделей в существующие продукты и производственные системы. MLOps: автоматизировать тестирование, развертывание, мониторинг, откат, переобучение и непрерывную оценку моделей. Исследования и эксперименты: анализировать последние исследования в области генеративного ИИ, воспроизводить перспективные методы и определять их практическую ценность для использования в производственной среде Необходимые навыки: Опыт: не менее 3 лет профессионального опыта в области машинного обучения и разработки программного обеспечения. Генеративный ИИ: обширный практический опыт разработки или внедрения моделей генеративного ИИ. Модели обработки изображений и видео: глубокое понимание диффузионных моделей и современных архитектур генерации изображений или видео. Большие языковые модели (LLM): опыт работы с подсказками для LLM, их тонкой настройкой, оценкой, структурированными выводами, вызовом инструментов и методами управления поведением. Фреймворки машинного обучения: практический опыт работы с PyTorch или TensorFlow. Машинное обучение в производственной среде: опыт перевода моделей из стадии прототипа в производственную среду и эксплуатации надёжных сервисов инференса. Инфраструктура: опыт развёртывания моделей на серверах с графическими процессорами (GPU) без операционной системы и на облачных платформах. Инженерия: глубокие навыки работы с Python и в области разработки программного обеспечения, включая тестирование, мониторинг, отладку и оптимизацию производительности. Будет плюсом: Опыт работы с управляемым генератором, настройкой инструкций, RLHF, DPO, обучением с подкреплением или другими методами оптимизации предпочтений. Опыт работы с декодированием с ограничениями, вызовом функций, агентными системами, механизмами обеспечения безопасности, тестированием «красной команды» и автоматизированной оценкой LLM. Опыт работы с мультимодальными моделями, сочетающими текст, изображения, видео или аудио. Подтверждённая способность улучшать временную согласованность, пространственное совмещение, сохранение идентичности и качество движения в сгенерированном видео. Опыт оптимизации вычислений на GPU с использованием квантования, пакетной обработки, кэширования, компиляции или распределённого выполнения. Опыт работы с платформами MLOps, реестрами моделей, отслеживанием экспериментов и системами наблюдаемости. Знакомство с конвейерами CI/CD и инфраструктурой как кодом. Подтвержденный опыт эксплуатации производственных систем с высокой пропускной способностью и низкой задержкой. Способность понимать, воспроизводить, оценивать и адаптировать последние научные работы в области генеративного ИИ. Мы предлагаем: Работа в динамичной и инновационной AI Tech среде Конкурентный пакет зарплаты 25 дней отпуска, дополнительные выходные дни и больничный Удаленный формат работы Возможность профессионального и карьерного роста в стартап среде