- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior ML аналитик (Kandinsky)
Оценка ИИЭто работа в одном из самых передовых AI-проектов России с доступом к уникальным технологиям и огромным вычислительным ресурсам. Высокий престиж бренда Сбер и работа над продуктом мирового уровня (Kandinsky) делают вакансию крайне привлекательной для ML-специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области математической статистики и специфического опыта оценки генеративных моделей (Image/Video), что является узкой нишей. Высокий уровень ответственности за релизные решения и необходимость работы с мультимодальными данными повышают порог входа.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции Senior ML Analyst в Сбере в Москве рыночный диапазон обычно составляет от 300 000 до 450 000 рублей после вычета налогов. Это соответствует или слегка превышает средние показатели по рынку для топовых финтех-компаний.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбербанк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Kandinsky и создавайте будущее генеративного искусства вместе со Сбером!
Описание вакансии
Senior ML аналитик (Kandinsky)
Локация: Удаленно
Компания: Сбербанк
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Мы – команда Kandinsky, создающая и развивающая core-технологии генеративных моделей изображений и видео. Наши модели умеют создавать фотореалистичные сцены, стилизованные иллюстрации и видеоролики по текстовому описанию, редактировать визуальный контент и работать в мультимодальных сценариях.
Сейчас мы усиливаем направление оценки качества генеративных моделей и ищем для этой задачи сильных аналитиков.
Обязанности:
- участвовать в сборе и развитии обучающих датасетов для мультимодальных и генеративных сценариев
- сегментировать данные по типам задач, сценариям, доменам, визуальным и текстовым характеристикам
- искать направления для улучшения работы генеративных моделей, проводить Root cause analysis
- создавать инструменты для оценки качества генеративных моделей (Image / Video / Multimodal)
поддерживать и развивать внутренние лидерборды моделей (качество, latency, стоимость инференса)
- анализировать регрессии качества между версиями моделей, проводить поиск корневых причин деградаций
- проводить замеры качества для принятия решений по релизу моделей на основе данных и метрик.
Требования:
- высшее образование в области математики, прикладной математики, computer science, data science, ML или смежных областях
- 2+ лет опыта в Аналитике / Data Science / ML / Applied Research, из них существенный фокус на оценку качества ml-моделей
- уверенные знания Python и SQL, а также основных библиотек анализа данных
- уверенные знания теории вероятностей и математической статистики
- умение делать понятные визуализации данных
знание подходов к оценке качества моделей машинного обучения.
*🌐 Резюме отправлять:* Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай *📚* Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Data Science
- Machine Learning
- Mathematical Statistics
- Data Analysis
- Data Visualization
- Root Cause Analysis
- Computer Science
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия подразумевает работу с генеративными моделями, где стандартные метрики (типа Accuracy) не применимы. Важно знать, как кандидат оценивает визуальное качество.
Какие метрики вы бы использовали для оценки качества генерации изображений (например, FID, IS, CLIP Score) и в чем их ограничения?
В обязанностях указан поиск причин деградации моделей. Кандидат должен уметь системно подходить к анализу ошибок.
Опишите ваш подход к проведению Root cause analysis, если после обновления модели наблюдается регрессия качества на определенном домене данных.
Работа с Kandinsky требует понимания связи текста и изображения.
Как бы вы спроектировали процесс сбора и валидации датасета для оценки соответствия сгенерированного видео текстовому промпту?
ML-аналитик в Сбере должен уметь работать с большими данными и сложными запросами.
Расскажите о наиболее сложной задаче на SQL или Python, связанной с обработкой неструктурированных данных, которую вам доводилось решать.
Важно понимать, как аналитика влияет на бизнес-процесс выпуска продукта.
На основе каких статистических критериев вы бы принимали решение о том, что новая версия модели готова к релизу и превосходит текущую?
Похожие вакансии
ML-инженер
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Senior Data инженер
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!