Вы будете брать готовые нейросети и заставлять их быстро работать на реальном оборудовании клиента. Ваша задача -  сделать так, чтобы сложная модель искусственного интеллекта не «тормозила», укладывалась в лимиты памяти и корректно встраивалась в IT-систему заказчика.

Обязанности

* разбираться в чужом коде: изучать текущий софт клиента, его ограничения и требования к безопасности.

* искать узкие места: находить причины медленной работы моделей с помощью специальных инструментов замера производительности (_бенчмаркинга_).

* оптимизировать модели: упрощать архитектуру нейросетей совместно с командой Data Science, менять неэффективные операции и уменьшать объем передаваемых данных.

* проверять результат: следить за тем, чтобы после всех ускорений точность модели не упала (проверка метрик _F1_, _mAP_) и результаты были воспроизводимы.

* запускать в продакшн: помогать инженерам заказчика встроить оптимизированную модель в их конвейер разработки (_CI/CD_, _MLOps_).

* обучать команду клиента: проводить технические тренинги и показывать заказчикам, как работает итоговое решение.

Требования

**Наш идеальный кандидат:**

* уверенно владеет Python и фреймворком PyTorch.

* знает форматы обмена моделями (_ONNX_) и умеет пользоваться оптимизаторами вроде TensorRT, TVM или OpenVINO.

* работал с разным оборудованием и специализированными чипами для ИИ (хотя бы с одним из пунктов)

* понимает работу оперативной памяти, кэш-линий и планировщика задач операционной системы.

* способен читать системные логи и дампы памяти

* умеет упаковывать приложения в Docker и разворачивать их через Kubernetes.

* понимает, как строятся микросервисы и асинхронные системы.

* настраивал мониторинг нагрузки (_Prometheus_, Grafana) и логирование.

* базово понимает риски безопасности при работе с данными и моделями.

**С кем вы будете взаимодействовать:** Команда дата-сайентистов (для изменения архитектуры сетей), инженеры DevOps/MLOps заказчика (для интеграции), а также представители технической команды клиента (для проведения тренингов)

Условия

* комфортный современный офис - м. Кутузовская

* ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

* корпоративная пенсионная программа.