Deep learning researcher engineer, sequence models (команда B2C) - вакансии и работа
Срочно приглашается на работу Deep learning researcher engineer, sequence models (команда B2C) Москва МО с зарплатой от 0, Полный рабочий день
Для удобства добавьте данную страницу к себе в закладки.
Основная информация |
|
|---|---|
Организация |
T2 |
Адрес организации |
г Москва |
Вакансия |
Deep learning researcher engineer, sequence models (команда B2C) |
Зарплата |
от 0 |
Адрес работы |
|
|---|---|
Регион, область: |
Москва МО |
Уточнения по адресу: |
г Москва |
Уточнения |
|
|---|---|
Специальность: |
Deep learning researcher engineer, sequence models (команда B2C) |
Направление деятельности: |
Информационные технологии, телекоммуникации, связь |
Режим работы: |
|
Характер работы: |
Полный рабочий день |
Должностные обязанности: |
Наша команда занимается исследованием и разработкой больших нейронных сетей на данных банка. Мы сфокусированы на создании новой модельной платформы: исследуем архитектуры, способы обучения и представления данных, чтобы построить универсальную большую мультимодальную модель на различных источниках клиентских сигналов. Тебе предстоит присоединиться к небольшой сильной команде, которая работает на стыке representation learning, sequence modeling, multimodality и foundation-моделей на финансовых данных и цифровых следах клиентов. У нас много данных, серьезные вычислительные ресурсы и редкая возможность не адаптировать чужие идеи, а формировать собственное направление исследований. Обязанности Проводить research полного цикла: формулировать сильные гипотезы, проектировать эксперименты, глубоко анализировать результаты и на их основе принимать решения о том, куда двигать модель дальше Искать и прорабатывать направления улучшения больших моделей: новые источники данных, архитектурные решения, objective-функции, режимы обучения, способы объединения разнородных сигналов и подходы к мультимодальному обучению Определять вектор развития направления: помогать коллегам в выборе решений, формировать и приоритизировать исследовательский backlog, удерживать высокий темп экспериментов и поддерживать техническую целостность работы команды Автоматизировать исследовательскую рутину, превращая эксперименты в воспроизводимые пайплайны, удобные инструменты и инфраструктуру, которая позволяет быстро и качественно проверять гипотезы. Требования Сильный опыт работы в DS/ML/DL, желательно в роли senior researcher, staff-level individual contributor или tech lead Отличное понимание современных deep learning подходов, прежде всего transformer-based архитектур, representation learning и практики обучения больших моделей Отличное знание PyTorch (must, это то, без чего ты не сможешь работать) Практический опыт distributed training больших моделей на терабайтных объёмах данных: multi-GPU / multi-node обучение, эффективная загрузка и подготовка данных, оптимизация скорости и стабильности обучения Опыт самостоятельного ведения исследований: от постановки гипотез и дизайна экспериментов до интерпретации результатов и выбора следующего исследовательского шага Опыт работы с неидеальными, разнородными и масштабными данными и умение превращать их в работающие обучающие постановки. Будет плюсом: Опыт работы с большими языковыми моделями, мультимодальными моделями, sequence modeling или representation learning на пользовательских событиях Опыт обучения моделей на больших объёмах слабоструктурированных данных, включая финансовые данные, клиентские события и цифровые следы Опыт неформального или формального техлидства: помощь коллегам, формирование backlog исследований, приоритизация направлений и удержание высокого качества исследовательской работы команды Сильный трек-рекорд в исследованиях: заметные результаты, open-source, ML-соревнования или другие подтверждения исследовательской силы Опыт с distributed training, инфраструктурой экспериментов, data pipelines и инструментами, которые ускоряют цикл экспериментов. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - гибрид Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия 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 Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. |
Источник информации: |
Вакансия интернет ресурса |
Требования к соискателю |
|
|---|---|
Образование: |
Не указано |
Контакты, адрес работодателя |
|
|---|---|
Регион: |
Москва МО |
Адрес: |
г Москва |
ОГРН: |
1067761906805 |
ИНН: |
7718620740 |
Дополнительная информация о работе |
|
|---|---|
Дата: |
2026-03-25 |
Возможность трудоустройства с зарплатой от 0, с режимом работы Полный рабочий день,
по адресу г Москва.
Оформить бесплатную рассылку новых рабочих мест от T2 можно через специальную форму.
Новые вакантные должности предоставлены отделом кадров работодателя T2 23 апреля 2026 г.