VKСтарший DL-инженер
Москва
Команда исследует и внедряет мультимодальные контентные модели для рекомендаций ВКонтакте. Вы будете разрабатывать и масштабировать embedding‑модели и классификаторы, строить датасеты и интегрировать решения в продуктовые механики для улучшения качества рекомендаций.
ГрейдSenior
Стек
PythonPyTorchYTsaurusNVIDIA Triton Inference ServerYQLTensorRTvLLMC++GoРаспределённое обучениеmulti-GPU inference
Задачи
- •Разрабатывать и обучать базовые embedding‑модели для текста, изображений, видео, речи и музыки
- •Создавать мультимодальные модели и контентные классификаторы
- •Строить датасеты и бенчмарки, проводить масштабные экспериментальные исследования
- •Адаптировать модели под retrieval и рекомендательные системы
- •Оптимизировать и масштабировать обучение и инференс моделей
- •Деплоить модели и сопровождать их в продакшене: проводить A/B‑тесты, анализировать метрики и мониторить качество
Обязательно
- •Опыт разработки, обучения и внедрения DL‑моделей
- •Знание теории машинного и глубокого обучения
- •Умение проектировать эксперименты, выбирать метрики и интерпретировать результаты
- •Навык написания чистого и поддерживаемого кода, понимание принципов проектирования ПО
- •Опыт работы с мультимодальными embedding‑моделями и контентными классификаторами
- •Готовность сочетать исследовательскую и инженерную реализацию задач
- •Хорошее понимание алгоритмов, линейной алгебры, теории вероятностей и статистики
Будет плюсом
- •Опыт разработки поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе
- •Опыт с embedding, metric/contrastive/representation learning
- •Опыт работы с VLM, audio‑language моделями, video encoders или foundation‑моделями
- •Опыт обучения моделей для аудио, музыки, речи, изображений или видео
- •Опыт self‑supervised learning и обучения на больших слабоструктурированных датасетах
- •Опыт распределённого обучения на нескольких GPU или узлах
- •Опыт оптимизации DL‑моделей: профилирование, квантизация, дистилляция
- •Опыт построения больших датасетов и систематических бенчмарков
- •Публикации на профильных ML‑конференциях или сильный исследовательский бэкграунд
