Локация
Удалённая работа из любой точки
Компания
Развитие digital-продукта и собственного production pipeline для AI-генерации изображений и видео на собственной GPU-инфраструктуре.
Что делать
•Проектировать и разворачивать pipeline генерации изображений и видео на собственных и арендуемых GPU.
•Обеспечивать сохранение лица, телосложения, одежды и стиля персонажа внутри ролика и между сценами.
•Устранять identity drift, flickering, temporal inconsistency и деградацию на длинных последовательностях.
•Строить image-to-video и reference-to-video pipelines.
•Оптимизировать GPU inference: VRAM, batching, concurrency и model residency.
•Разрабатывать backend генерации с очередями задач, GPU workers, scheduler, retries и autoscaling; рассчитывать и снижать cost per image и cost per video.
Требования
•От 3 до 6 лет опыта.
•Практический опыт работы с локальными open-source моделями: ComfyUI, Stable Diffusion / SDXL, Flux, Diffusers, LoRA, ControlNet, IP-Adapter / FaceID / InstantID.
•Опыт или глубокое понимание video generation: Wan, HunyuanVideo, LTX-Video, CogVideoX, Mochi, Stable Video Diffusion, AnimateDiff.
•Понимание character consistency: identity LoRA, reference embeddings, pose / depth conditioning, first/last-frame propagation.
•Опыт работы с NVIDIA GPU: CUDA, VRAM management, FP16 / BF16, quantization, offloading и OOM troubleshooting.
•Сильный Python, включая asyncio и multiprocessing, а также PyTorch, FastAPI, Docker, Redis и PostgreSQL.
•Опыт с очередями задач Redis / RabbitMQ / Kafka / NATS и понимание production inference architecture.
•Опыт только через внешние API, включая OpenAI, Replicate и fal.ai, не является достаточным.
Хорошо, если есть
•Обучение собственных LoRA, DreamBooth и fine-tuning diffusion/video моделей.
•Разработка custom ComfyUI nodes и собственных PyTorch pipelines.
•TensorRT, ONNX, FlashAttention или xFormers.
•Опыт с A100, H100/H200, L40S, RTX 4090/5090 и multi-GPU.
•Kubernetes, AWS / GCP, RunPod / Vast.ai / Modal, Prometheus / Grafana.
•Rust или Golang.
Культура и преимущества
•Удалённая работа из любой точки.
•Полная занятость.
•Сложные задачи на стыке генеративного AI и highload-инфраструктуры.
•Оплата обсуждается индивидуально по итогам собеседования.
Процесс найма
•В сопроводительном письме указать 2–3 наиболее релевантных проекта: задачу, использованные модели, личный вклад и результат.
•Можно приложить ссылки на GitHub, Hugging Face или примеры генераций.
