Tech Lead (AI/ML)

Что предстоит делать

<p>Это hands-on роль Tech Lead с фокусом на мультимодальные решения. Ближайшие продуктовые вызовы преимущественно связаны с Computer Vision и видео, однако нам важно, чтобы человек мог погружаться в задачи всех AI-направлений, оценивать технические подходы и помогать команде находить оптимальные решения.</p><p><strong>Основные задачи</strong></p><ul><li>Формировать технические подходы к мультимодальным AI-решениям.</li><li>Помогать специалистам по направлениям видео, аудио и текста решать сложные исследовательские и продуктовые задачи.</li><li>Проводить технические ревью, участвовать в брейнштормах и предлагать альтернативные подходы.</li><li>Определять, когда стоит использовать готовые модели и внешние AI-сервисы, а когда — разрабатывать, fine-tune или оптимизировать собственные модели.</li><li>Развивать архитектурные и инструментальные подходы к MLOps.</li><li>Работать вместе с продуктовыми и инженерными командами — от проверки гипотез до запуска решений в production.</li></ul><p><strong>Что важно</strong></p><ul><li>5+ лет коммерческого опыта в Data Science или Machine Learning.</li><li>Широкий практический опыт с современными ML- и deep learning-подходами.</li><li>Опыт работы как минимум с несколькими модальностями: видео, изображениями, аудио или текстом.</li><li>Понимание принципов построения мультимодальных систем и взаимодействия моделей разных типов.</li><li>Сильная экспертиза хотя бы в одном AI-направлении и способность быстро погружаться в другие.</li><li>Опыт технического лидерства: проектирование решений, ревью подходов, менторинг и поддержка специалистов.</li><li>Практический опыт обучения, fine-tuning, оценки и оптимизации моделей.</li><li>Умение выбирать между собственной разработкой, open-source-моделями и внешними AI-сервисами.</li><li>Уверенное владение Python и PyTorch или TensorFlow.</li><li>Опыт запуска и поддержки <nobr>ML-решений</nobr> в production.</li><li>Понимание MLOps: управление экспериментами, версионирование, deployment, мониторинг и масштабирование моделей.</li><li>Сильная база в машинном обучении, математической статистике и оценке качества моделей.</li><li>Умение аргументированно оценивать технические компромиссы и принимать решения в условиях неопределённости.</li></ul><p><strong>Будет преимуществом</strong></p><ul><li>Опыт с Computer Vision и обработкой видео.</li><li>Работа с multimodal-моделями, которые объединяют видео, изображения, аудио и текст.</li><li>Опыт с audio ML: speech-to-text, text-to-speech, voice cloning или аудиогенерацией.</li><li>Работа с генеративными моделями для создания видео или аудиоконтента.</li><li>Опыт построения <nobr>ML-платформ</nobr> или MLOps-процессов на уровне команды или компании.</li></ul><p><strong>Что предлагаем</strong></p><ul><li>Разноплановые задачи на пересечении видео, аудио, текста и Generative AI.</li><li>Возможность влиять на техническую стратегию AI-направления.</li><li>Пространство для исследования современных моделей и внедрения их в реальный продукт.</li><li>Роль с техническим лидерством без отрыва от практической работы.</li><li>Свободу работать с передовыми AI-подходами и быстро проверять их на стратегических продуктовых задачах. Ценные идеи получают необходимые данные, инфраструктуру и поддержку для реализации без лишней бюрократии.</li></ul><p><br>Отвечая на вакансию и отправив своё резюме в Компанию (ООО «МЕГОГО»), зарегистрированную и действующую в соответствии с законодательством Украины, регистрационный номер 38347009, адрес: Украина, 01011, город Киев, ул. Рыбальская, дом 22 (далее «Компания»), вы подтверждаете и соглашаетесь с тем, что Компания обрабатывает ваши персональные данные, представленные в вашем резюме, в соответствии с Законом Украины «О защите персональных данных» и правилами GDPR.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/megogonet-/vacancies/379404/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>