Разработчик компьютерного зрения в команду генеративных моделей
Компания: Яндекс
О компании
Яндекс — это один из ведущих IT-гигантов России, который предоставляет широкий спектр услуг, включая поисковые системы, карты, облачные технологии и искусственный интеллект. Компания активно развивает свои направления, и одно из них связано с генеративными моделями и компьютерным зрением, что открывает новые горизонты для пользователей и разработчиков. Яндекс стремится оставаться на передовой технологий, применяя новейшие разработки в своих продуктах.
Ключевые факты:
- Год основания: 1997
- Количество сотрудников: более 10 000
- Широкий спектр услуг: от поисковой системы до облачных решений
- Инновации в области AI и генеративных моделей
О вакансии
В команде генеративных моделей Яндекса работают специалисты, способные создавать и развивать передовые решения на основе глубокого обучения. Ваша роль будет сосредоточена на исследовании и разработке нейронных сетей, способных генерировать изображения. Команда активно изучает новые подходы и внедряет их в различные продукты Яндекса, делая акцент на передовых технологиях.
Мы ищем человека, который будет не только разбираться в современных достижениях в области компьютерного зрения, но и готов работать с новыми вызовами, чтобы внедрить инновационные решения в наши проекты.
Чем предстоит заниматься:
- Анализировать и разбирать новые научные статьи по теме генеративных моделей
- Обучать нейронные сети для генерации изображений на основе текстовых описаний и без них
- Исследовать и разрабатывать методы дообучения моделей под новые задачи
- Искать интересные применения генеративным моделям в различных сферах
- Внедрять элементы, необходимые для создания полноценных ML-решений
Что мы предлагаем:
- Участие в передовых исследовательских проектах
- Доступ к актуальным материалам и новинкам в области ML
- Взаимодействие с опытной командой специалистов
Обязанности
- анализировать новые научные публикации
- обучать нейронные сети на генерацию изображений по тексту и без него
- разрабатывать методы дообучения моделей для новых задач
- искать оригинальные применения генеративным моделям
- внедрять необходимые элементы для качественного ML-решения