Мы ищем опытного инженера по глубокому обучению и ИИ, который присоединится к нашей команде ИИ. В этой роли вы будете разрабатывать и внедрять передовые модели глубокого обучения для обработки сигналов, а также создавать инфраструктуру и инструменты, необходимые для масштабирования обучения и инференса ИИ как в исследовательских, так и в производственных средах.
Вы будете отвечать за полный жизненный цикл ИИ-задач, включая конвейеры приема и предварительной обработки данных, инфраструктуру обучения моделей, эффективные системы инференса и автоматическое отслеживание экспериментов.
Основные обязанности
- Проектирование, реализация и оптимизация моделей и конвейеров глубокого обучения для анализа сигналов и изображений.
- Создание и поддержка компонентов ИИ-инфраструктуры для обучения моделей, управления версиями, мониторинга и развертывания.
- Сотрудничество с системными инженерами для интеграции моделей ИИ в радарные системы реального времени и обеспечения эффективной производительности инференса.
- Оптимизация распределенного обучения и использования ресурсов.
- Проведение настройки производительности, тестирования и бенчмаркинга как для задач обучения, так и для задач инференса.
- Документирование компонентов инфраструктуры, процедур обучения и процессов жизненного цикла моделей.
Требуемые квалификации
- Опыт работы в области машинного обучения / глубокого обучения более 3 лет.
- Глубокие знания Python и основных фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorch или TensorFlow.
- Степень бакалавра в области электротехники, компьютерной инженерии или смежной области (степень магистра или доктора наук является плюсом).
- Опыт работы с системами контроля версий Git, включая стратегии ветвления и совместные рабочие процессы.
- Подтвержденный опыт проектирования и реализации сквозных конвейеров обучения, включая прием данных, предварительную обработку, обучение моделей, оценку и воспроизводимые эксперименты.
- Опыт работы с версионированием данных и управлением экспериментами (например, ClearML, MLflow, DVC).
