Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Lead ML Specialist / Generative Video Engineer
Оценка ИИВакансия привлекательна работой с передовыми технологиями (Generative Video) в быстрорастущем сегменте. Предлагается полная удаленка и возможность влиять на продукт, однако специфика контента (NSFW) может подойти не всем кандидатам.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы в самых современных архитектурах (Diffusion, Transformers) и специфического опыта в генерации видео. Высокая сложность обусловлена необходимостью не только проводить исследования, но и оптимизировать тяжелые модели для работы под высокой нагрузкой в реальном продукте.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Lead ML в сфере Generative AI на международном рынке или в крупных стартапах вилка обычно начинается от 5000-6000 USD. Учитывая высокую сложность и востребованность ниши видео-генерации, опытный специалист может претендовать на верхнюю границу рынка.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Lead ML Specialist / Generative Video Engineer position. With extensive experience in deep learning and a proven track record of deploying generative models in production environments, I am confident in my ability to drive the AI video generation direction for your product. My background includes working with diffusion models, fine-tuning LoRAs, and optimizing inference for high-load systems, which aligns perfectly with your requirements for character consistency and cost-effective scaling.
In my previous roles at AI startups, I have successfully navigated the trade-offs between latency and quality, ensuring a seamless user experience. I am particularly excited about the opportunity to work on complex tasks like motion transfer and identity preservation within an NSFW product context. I am a self-driven engineer who thrives in fast-paced environments and is eager to contribute to your product's growth and monetization through cutting-edge ML pipelines.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к амбициозному AI-стартапу и возглавьте разработку инновационных решений в сфере генерации видео!
Описание вакансии
Lead ML Specialist / Generative Video Engineer
Мы разрабатываем продукт в сфере AI chat/ image/ video генерация. Продукт ориентирован на массового пользователя, работает по подписочной модели и предполагает высокую нагрузку, real-time взаимодействие и постоянное развитие функционала.
Ищем Lead ML-специалиста, который будет развивать направление AI video generation в AI NSFW product с высокой нагрузкой и сильным фокусом на user experience, retention и monetization.
Специалист будет отвечать за разработку, интеграцию и улучшение пайплайнов генерации видео: от выбора и адаптации моделей до оптимизации качества, скорости генерации и стоимости inference.
Важно умение доводить ML-решения до продакшн в реальном продукте.
Что нужно будет делать:
\* Разрабатывать и улучшать пайплайны генерации видео на базе generative AI моделей.
\* Работать с text-to-video, image-to-video, character-consistent video generation, lip-sync, motion transfer, face consistency.
\* Подбирать, тестировать и дообучать open-source и/или proprietary модели под продуктовые задачи.
\* Оптимизировать inference по скорости, качеству и себестоимости.
\* Интегрировать ML-решения в production совместно с backend / frontend / product / design командами.
\* Проводить эксперименты и A/B тесты по качеству генерации и пользовательским сценариям.
\* Работать над улучшением консистентности персонажей между генерациями.
\* Настраивать пайплайны post-processing: upscaling, frame interpolation, face enhancement, moderation/safety filters.
\* Участвовать в построении внутренней ML-инфраструктуры для генерации и оценки видео.
\* Следить за новыми моделями, research-трендами и быстро проверять их применимость в продукте.
Мы ожидаем:
\* Опыт работы с deep learning / generative models от 2-3 лет.
\* Опыт работы в AI стартапе/продукте обязателен!
\* Практический опыт с PyTorch.
\* Понимание архитектур diffusion / transformer-based generative models.
\* Опыт работы с video generation, computer vision или related задачами:
\* text-to-video
\* image-to-video
\* video-to-video
\* motion transfer
\* face / identity consistency
\* lip-sync
\* Опыт fine-tuning / LoRA / inference optimization.
\* Умение работать с GPU-инфраструктурой, memory/performance optimization.
\* Опыт вывода ML-решений в production.
\* Понимание trade-off между качеством, latency и cost.
\* Самостоятельность: умение не только исследовать, но и предлагать практичные решения под бизнес-задачи.
Будет большим плюсом:
\* Опыт с моделями и инструментами уровня Stable Video Diffusion, Wan, Kling-like pipelines, Runway-style workflows, AnimateDiff, ComfyUI-based pipelines, consistency models и related stack.
\* Опыт с DreamBooth / LoRA / identity preservation.
\* Опыт работы с NSFW-safe/unsafe moderation, classifier pipelines, content filtering.
\* Опыт с distributed inference, Triton, ONNX, TensorRT, vLLM-like optimization подходами.
Понимание consumer subscription/token products.
Условия:
\* Оплата в рынке, зависит от уровня кандидата и условий сотрудничества
\* Удаленное сотрудничество
Контакты для связи: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- PyTorch
- Deep Learning
- Generative AI
- Diffusion Models
- Computer Vision
- LoRA
- Inference Optimization
- Stable Video Diffusion
- ComfyUI
- TensorRT
- ONNX
- Triton Inference Server
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта решения одной из самых сложных задач в генерации видео для сохранения вовлеченности пользователей.
Какие подходы вы использовали для обеспечения консистентности персонажа (identity consistency) между разными генерациями видео?
Оценка навыков оптимизации стоимости и скорости работы продукта, что критично для подписочной модели.
Расскажите о вашем опыте оптимизации inference видео-моделей. Какие инструменты (TensorRT, Triton и др.) вы применяли для снижения latency?
Проверка умения работать с современным стеком и понимания пайплайнов.
Как бы вы построили пайплайн для задачи image-to-video с использованием ComfyUI или кастомного кода на PyTorch для достижения максимального реализма движений?
Важно понять, как кандидат справляется с артефактами и качеством итогового контента.
Какие методы post-processing (upscaling, frame interpolation) вы считаете наиболее эффективными для улучшения визуального качества генераций в реальном времени?
Проверка продуктового мышления и умения работать в условиях стартапа.
Как вы подходите к проведению A/B тестов для оценки качества генерации видео, учитывая субъективность восприятия пользователями?
Похожие вакансии
Data Engineering Team Lead (команда Clickhouse)
MLOps Engineer (ML pipelines / Kubernetes / Airflow)
Senior Data инженер
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Lead Data Scientist - Healthcare Transformation
Principal Machine Learning Engineer- Perception
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!