Lead Research Engineer (f/m/d) - Foundation and World Models on Structured Data

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Ведущий исследовательский инженер в Business AI Research SAP. Работа над foundation-моделями и world-моделями на структурированных бизнес-данных (графы, таблицы, временные ряды), создание бенчмарков, архитектур и открытых моделей совместно с академическими партнёрами.

Задачи

• Развивать технические направления в области foundation-моделей на структурированных данных и world-моделей для бизнес-задач
• Определять окружение для данных, обучения и экспериментов, обеспечивать масштабируемый доступ к данным и вычислениям
• Определять и руководить созданием новых обучающих и бенчмарк-датасетов, объединяя семантический контекст с крупномасштабными бизнес-данными
• Участвовать в определении фреймворков оценки и наборов бенчмарков, стимулировать внутренние и внешние исследования новых задач
• Принимать ключевые проектные решения по выбору и внедрению базовых технологий
• Проводить научные эксперименты на внутренних и публичных данных
• Определять и продвигать open-source вклад моделей и ПО на основе результатов исследований

Требования

• PhD или магистерская степень в computer science, искусственном интеллекте, физике, математике или смежных дисциплинах
• 5+ лет профессионального опыта с глубоким бэкграундом в Machine Learning на структурированных данных и его применении в бизнесе
• Подтверждённый опыт владения масштабируемой ML- и data-инфраструктурой, понимание критериев успеха и компромиссов
• Знание последних трендов исследований и разработок в foundation-моделях на структурированных данных
• Опыт в Data Engineering с практическим подходом к решению задач по данным
• Свободное владение Python и умение превращать идеи в рабочий код
• Опыт разработки с любым приложением SAP и его моделями данных будет плюсом
• Сильные коммуникативные навыки и умение работать в кросс-культурных командах

Условия

• Постоянная полная занятость (Regular Full Time)
• Гибридный формат работы
• Ожидаемые командировки 0–10%
• Международная команда AI, возможности профессионального развития
• Программы инклюзии, забота о здоровье и благополучии, гибкие модели работы

Навыки

• Python
• Machine Learning
• Foundation Models
• Structured Data
• Data Engineering
• Time Series
• Graphs
• Tables
• SAP