Сбер

Сбер

Head of ML (VLM, GigaChat Vision)

Head
Гибрид
Москва
Data Science и ML
Machine Learning

О роли

Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM моделей. Ищем руководителя направления ML VLM, который возглавит команду целиком: будет формировать техническую стратегию, собирать и развивать команду, синхронизировать ключевые направления и отвечать за результат от идеи до продакшна. _Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_

Чем ты будешь заниматься

  • Формировать техническую стратегию VLM-направления: определять приоритетные направления, выбирать ключевые исследовательские и инженерные треки, строить роадмап на несколько кварталов вперед;

  • Принимать ключевые архитектурные и продуктовые решения по обучению моделей: pretrain, stage 1.5, post-train, eval, стратегию по данным — и нести за них ответственность;

  • Определять стратегию развития моделей: какие способности модели развивать в первую очередь, какие проблемы ограничивают качество, где нужно усиливать данные, где — обучение, а где — чинить валидацию;

  • Определять стратегию данных совместно с руководителем команды данных: какие данные нужны для pretrain и stage 1.5, какие требования к качеству и покрытию, как донести улучшения в

  • Определять стратегию post-train совместно с RL/SFT-направлением: как выстраивать контур SFT, DPO, RL, какие рецепты и подходы дают устойчивый прирост качества, как минимизировать деградации;

  • Определять и развивать систему оценки качества моделей: выбирать ключевые метрики\[a\]\[b\];

  • Строить и развивать команду: нанимать лидов и ключевых инженеров, выстраивать роли и зоны ответственности, создавать сильную инженерную и исследовательскую среду;

  • Отслеживать состояние области и переводить свежие идеи из статей и open-source в конкретные эксперименты, гипотезы и решения;

  • Быть готовым при необходимости лично погружаться в сложные технические задачи: разбирать деградации, дебажить эксперименты, принимать решения в условиях неполной информации и доводить сложные инициативы до результата руками.

Мы ожидаем, что ты имеешь

  • Глубокое понимание полного цикла обучения LLM/VLM: pretrain → stage 1.5 → SFT / DPO / RL;

  • Сильный технический бэкграунд в modern ML: понимание того, как данные, архитектура, обучение и eval влияют на итоговое качество модели;

  • Опыт технического лидерства команды от 5-ти человек: создание роадмапов, декомпозиция задач, приоритизация, менторинг, развитие лидов и senior IC;

  • Опыт принятия архитектурных решений в research-heavy ML среде и ответственность за их результат;

  • Умение выстраивать процессы и принимать решения в условиях высокой неопределенности;

  • Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами, способность синхронизировать несколько направлений одновременно;

  • Системное мышление: способность видеть всю картину целиком — от данных и обучения до валидации, инфраструктуры и продуктового качества модели.

  • **Будет плюсом:**

  • Опыт запуска или развития VLM/LLM-направления с нуля;

  • Опыт доведения моделей до продакшена;

  • Опыт найма и формирования сильной технической команды;

  • Опыт работы с мультимодальными моделями, OCR, grounding, video, document understanding

  • Публикации или open-source вклад в области LLM/VLM;

  • Опыт работы с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и training/inference infrastructure.

Работа в Сбере — это

  • крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

  • дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

  • возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций

  • возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

  • 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

  • ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Запрос рекомендации

Загрузите резюме под эту вакансию, заполните контакты и отправьте запрос сотруднику компании.

Компания

Сбер

Формат

Гибрид

Локация

Москва

Грейд

Head

Направление

Machine Learning

Открыть источник вакансии