- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Computer Vision Engineer (CAD models)
Оценка ИИСбер — это стабильный и престижный работодатель с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу с передовыми технологиями (LLM, Multimodal) в уникальной нише CAD-моделей, что гарантирует профессиональный рост.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области Deep Learning и специфического опыта работы с CAD-моделями. Сочетание Computer Vision, NLP и мультимодальных моделей указывает на высокую сложность задач и необходимость владения современными SOTA-архитектурами.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Senior/Lead специалистов в области CV/ML в Сбере рыночные предложения обычно находятся в диапазоне от 350 000 до 550 000 рублей. Это соответствует или слегка превышает средние показатели по Москве для топовых финтех-компаний.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и создавайте инновационные решения на стыке Computer Vision и CAD-моделей!
Описание вакансии
Computer Vision Engineer (CAD models)
Стек: Python, PyTorch, Deep Learning, NLP, Computer Vision, LLM, Multimodal models, Transformers
Сбер Банк — крупнейший российский финансовый конгломерат, предоставляющий широкий спектр банковских услуг для частных лиц, малого бизнеса и корпоративных клиентов.
Откликнуться через Runello-бот ↓
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- LLM
- Computer Vision
- Deep Learning
- Transformers
- NLP
- Multimodal Models
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы с инженерными данными.
Какие основные подходы вы бы использовали для представления CAD-моделей в нейронных сетях (например, облака точек, воксели или графы)?
Оценка опыта работы с современными архитектурами, упомянутыми в стеке.
Как можно адаптировать архитектуру Transformer для работы с мультимодальными данными, сочетающими текст и 3D-геометрию?
Проверка навыков оптимизации моделей.
Какие методы оптимизации PyTorch-моделей для инференса вы применяли на практике?
Оценка понимания LLM в контексте CV.
Каким образом LLM могут помочь в задачах анализа или генерации CAD-моделей?
Проверка практического опыта обучения моделей.
