Присоединяйтесь к Runware в качестве Senior Machine Learning Engineer и будьте в авангарде разработки инновационных AI-решений для различных медиамодальностей, включая текст, изображения, видео, 3D и аудио. Мы создаем мощную платформу для создания медиаконтента на основе ИИ, призванную революционизировать процесс генерации контента.
В качестве Senior Machine Learning Engineer вы будете руководить критически важными проектами, управляя всем жизненным циклом — от исследований и экспериментов до развертывания в продакшене и мониторинга производительности. Ваша работа поможет формировать возможности нашей платформы и улучшать опыт пользователей, которые полагаются на наши передовые ИИ-технологии.
Что вы будете делать
- Интегрировать open-source и сторонние модели в нашу платформу инференса
- Руководить инициативами по тонкой настройке (LoRA, адаптеры, PEFT, адаптация к домену)
- Оптимизировать рабочие нагрузки инференса по задержке, пакетной обработке, эффективности использования памяти и пропускной способности
- Сравнивать качество моделей с затратами и производительностью по различным модальностям
- Улучшать время запуска инференса и стабильность при высоких нагрузках
- Создавать фреймворки оценки и внутренние инструменты для валидации моделей
- Тесно сотрудничать с командами Infrastructure и Backend над масштабируемыми системами обслуживания
- Мониторить производительность в продакшене и проводить непрерывную оптимизацию
- Наставлять инженеров и помогать повышать уровень ML-инжиниринга в команде
Требования
Что мы ищем
- Глубокие практические знания Python и PyTorch, уверенное владение на уровне, выходящем далеко за рамки стандартного использования фреймворков, включая особенности и крайние случаи, связанные с использованием Python для ML-рабочих нагрузок
- Подтвержденный опыт самостоятельного создания ML-приложений и моделей, а не только запуска или развертывания существующих (например, обслуживание предварительно собранной модели через vLLM само по себе не является достаточным)
- Практический опыт написания GPU-ядер на CUDA/C++ или Triton
- Низкоуровневый опыт работы с внутренними компонентами моделей, например, прямое взаимодействие с архитектурами диффузионных моделей (diffusers или эквивалент), а не просто вызов высокоуровневых API
- Опыт работы с компилятором PyTorch (torch.compile) или сравнимыми низкоуровневыми инструментами PyTorch
- Практический опыт тонкой настройки больших моделей в качестве повторяемого сервиса (LoRA, PEFT, адаптеры), разработанного для скорости и повторного использования для многих моделей, а не для одноразовой тренировки
- Реальная, проверяемая история проектов, например, репозитории на GitHub, демонстрирующая то, что вы написали лично
- Высокая степень ответственности и комфорт работы в быстро развивающейся стартап-среде
Желательно
- Опыт оптимизации рабочих нагрузок инференса в GPU-средах
- Опыт работы с vLLM или пользовательскими серверами инференса
- Опыт работы с диффузионными моделями, LLM или мультимодальными архитектурами в более широком смысле
- Опыт работы с Kubernetes, Docker или контейнеризированными ML-рабочими нагрузками
- Опыт создания внутренних ML-инструментов или API для разработчиков
- Опыт работы в распределенных системах с высокой пропускной способностью
- Опыт работы в области генерации медиаконтента с помощью ИИ (изображения, видео, аудио)
Преимущества
Мы — команда, работающая преимущественно удаленно, которая дважды в год собирается лично для планирования, сотрудничества и празднования успехов. Ежедневно мы выделяем несколько основных часов для командной работы, но помимо этого вы сами устанавливаете график, который помогает вам наилучшим образом выполнять свою работу.
Мы движемся быстро и устанавливаем высокую планку, но также верим в важность устойчивой производительности. После крупных релизов и этапов мы создаем пространство для команды, чтобы она могла должным образом отключиться, восстановить силы и вернуться с энергией для решения следующих задач.
- Щедрый оплачиваемый отпуск – отпуск, больничные, государственные праздники
- Значительные опционы на акции – доля в росте прибыли, которую вы создаете
- Удаленная работа – работайте из дома в любой точке, где мы можем вас трудоустроить
- Гибкий график – управляйте своим расписанием вне основных блоков совместной работы
- Семейный отпуск – оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком для матерей, отцов и опекунов
- Корпоративные ретриты – дважды в год встречи в вдохновляющих местах
