Сбер

ml инженер автоматического распознавания документов

Коротко

ML-инженер в команду компьютерного зрения Сбербанка, разрабатывающую OCR-модель на базе VLM для автоматического распознавания документов и клиентский сервис внутри банка. Роль включает эксперименты по обучению VLM-моделей, дообучение (SFT, LoRA/QLoRA, DPO, GRPO), работу с инференс-движками vLLM/SGLang/Triton, сбор и разметку данных, а также интеграцию моделей в продакшн-сервис на Python. Требуется от 3 лет опыта в ML, включая не менее года работы с LLM/VLM в промышленной среде, и высшее образование в математике, информатике или data science.

Описание
Команда компьютерного зрения создаёт продукт для автоматического распознавания документов. Она разрабатывает и улучшает OCR-модель на базе VLM, собирает обучающие данные и развёртывает клиентский сервис внутри банка.
Задачи
•Изучать современные подходы к OCR, читать научные статьи, адаптировать методы поиска данных и дообучения моделей, формулировать гипотезы
•Проводить эксперименты по обучению VLM-моделей, проверять гипотезы на многосерверной конфигурации и измерять метрики на внешних и внутренних тестах
•Улучшать конвейер обучения: ускорять обучение, добавлять аугментации и адаптировать его под новые модели
•Собирать обучающие данные, объединять существующие и новые данные в нужном формате, искать новые домены и писать скрипты загрузки
•Организовывать разметку собранных и существующих данных с помощью собственного инструмента и внутренней платформы, улучшать инструмент разметки
•Интегрировать обученные модели в сервис на основе vLLM для обслуживания клиентов банка
Требования
•Высшее образование в математике, информатике или науке о данных
•Опыт в машинном обучении от 3 лет, включая не менее года работы с LLM/VLM в промышленной среде
•Английский для чтения статей и документации
•Знание методов дообучения: SFT, LoRA/QLoRA, DPO, GRPO
•Опыт работы с движками инференса vLLM, SGLang или Triton
•Понимание принципов работы VLM, их дообучения и ограничений
•Опыт создания агентных конвейеров: вызовы моделей, обработка исключений и контроль затрат
•Опыт разметки данных асессорами или автоматическими инструментами
•Умение писать производственный код на Python, покрывать его тестами, проводить ревью и соблюдать стиль кода
•Готовность иногда общаться с большим количеством контрагентов
Будет плюсом: опыт разработки бэкенда на Python, знание FastAPI, асинхронности, очередей, PostgreSQL и векторных хранилищ, опыт работы с разметчиками и контрагентами, публикации, доклады и проекты с открытым исходным кодом
Условия
•Годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета
•Расширенное ДМС, льготное страхование семьи и корпоративная пенсионная программа
•Льготная ставка по ипотеке — 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с совместным использованием для трёх близких
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте