Research Engineer - Model Evaluation & MLOps

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

Research Engineer в AI-инфраструктурную компанию Sciforium: строить инструменты и инфраструктуру для оценки, деплоя и эксплуатации мультимодальных foundation-моделей на GPU, автоматизировать бенчмарки качества и производительности и развивать MLOps-процессы от исследовательских чекпоинтов до релизов.

Задачи

• Быстро интегрировать новые внутренние и open-weight языковые и мультимодальные модели в GPU-среды оценки и инференса
• Строить автоматические бенчмарки качества моделей и производительности систем: latency, throughput, потребление памяти
• Создавать стандартизированные воспроизводимые сравнения между моделями Sciforium, внешними baseline и конфигурациями рантайма
• Поддерживать experiment tracking, model registry и версионирование моделей, датасетов и конфигураций оценки
• Автоматизировать путь от исследовательских чекпоинтов до валидированных деплоев через CI/CD и воспроизводимые workflow
• Мониторить качество моделей и производительность систем, диагностировать сбои и регрессии в пайплайнах моделей и деплоя
• Создавать переиспользуемые инструменты для запуска оценок, сравнения экспериментов и воспроизведения результатов исследователями
• Профилировать end-to-end нагрузки моделей и взаимодействовать с командами distributed systems, inference и GPU kernel по вопросам производительности

Требования

• 2+ года профессионального опыта в ML или software engineering, включая работу над production ML-системами, ML-платформами или MLOps-инфраструктурой
• Сильные навыки Python и software engineering, опыт построения надёжных production-систем
• Практический опыт с PyTorch, TensorFlow или JAX и понимание современных архитектур языковых и мультимодальных моделей
• Опыт оценки или бенчмаркинга моделей и работы с ключевыми этапами жизненного цикла модели: experiment tracking, версионирование, деплой, мониторинг
• Опыт запуска, бенчмаркинга и отладки моделей с GPU-рантаймами инференса (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM или аналоги) в контейнеризованных cloud- или on-premises-средах
• Умение понятно документировать системы и работать с командами research, infrastructure и product engineering
• MS или PhD в Computer Science, Computer Engineering, Machine Learning или смежной технической области либо эквивалентный практический опыт

Условия

• Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка
• План 401k
• Ежедневные обеды, снеки и напитки
• Гибкий график отпусков
• Конкурентная зарплата и опционы

Навыки

• Python
• PyTorch
• TensorFlow
• JAX
• vLLM
• SGLang
• TensorRT-LLM
• GPU
• CI/CD
• MLOps
• Hugging Face Transformers
• AMD GPUs
• ROCm