Senior AI Engineer, Sureel AI

О позиции

Sureel AI работает с правами, лицензированием, атрибуцией и защитой контента в генеративном искусственном интеллекте. Вы будете разрабатывать методы для отслеживания влияния данных на модели, создания систем атрибуции и защиты, а также переводить передовые исследования в рабочие продукты компании. Позиция сочетает фундаментальные научные задачи с практической разработкой масштабируемых систем.

Чем заниматься

• Разработка новых алгоритмов, представлений данных, целевых функций и методов оценки для сложных задач ИИ
• Проектирование экспериментов, бенчмарков и статистическая валидация решений против академических и индустриальных подходов
• Работа с областями: атрибуция обучающих данных, интерпретируемость моделей, мультимодальное сходство, детекция ИИ, приватность и наблюдение за системами
• Создание прототипов и масштабирование успешных подходов до продакшн-систем
• Улучшение инфраструктуры исследований и MLOps для воспроизводимости и деплоя экспериментов
• Активное использование AI-инструментов для ускорения исследований и разработки (агентные фреймворки, автоматизированное тестирование)
• Тесная работа с Engineering и Product для перевода научных достижений в продуктовые возможности

Что ждут

• Глубокая научная подготовка в машинном обучении, ИИ, computer science, математике или смежных количественных дисциплинах
• Продвинутая степень (master/phd) или эквивалентный научный бэкграунд через исследования и инженерный опыт
• Глубокое понимание ML — способность менять алгоритмы, архитектуры, обучение или методы оценки при необходимости
• Навыки рассуждения от первых принципов, формулирования гипотез и их экспериментальной проверки
• Высокая экспертиза в Python и современных ML-фреймворках (PyTorch)
• Понимание нейронных архитектур, генеративных моделей, мультимодальных систем, experimental design, statistics
• Опыт разработки качественного кода с focus на reproducibility, performance, maintainability
• Демонстрированная техническая оригинальность через исследования, алгоритмы, патенты или open-source

Будет плюсом

• Опыт работы с GCP, Kubernetes, Docker, Terraform
• Знание AWS DynamoDB или других NoSQL баз данных, Meilisearch, vector search
• Опыт распределённой обработки данных, GPU-инфраструктуры, enterprise SaaS
• Знание TypeScript/React, агентных фреймворков разработки
• Опыт работы с крупномасштабными аудио и медиа-системами

Условия

• Работа над сложными задачами без устоявшихся решений в быстрорастущей области ИИ
• Возможность публиковать исследования, патентовать разработки и создавать инновационные решения
• Работа в команде с высокими стандартами качества и здоровой культурой (low ego environment)
• Вход в международную компанию Warner Music Group с гибкостью стартапа
• Использование современных AI-tools и агентных фреймворков в разработке
• Международные коллаборации с академическими институтами и промышленными лабораториями

Навыки

• Python
• PyTorch
• Machine Learning
• Deep Learning
• Generative Models
• Neural Networks
• MLOps
• Distributed Systems
• GPU Computing
• Algorithm Design
• Research Engineering
• Data Attribution
• Model Interpretability
• Vector Search
• Kubernetes
• Docker
• NoSQL Databases

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о случае, когда вам пришлось разработать новый алгоритм вместо использования существующих подходов. Что вас к этому побудило?
2. Как вы подходите к формализации исследовательской проблемы и построению гипотез? Приведите пример.
3. Опишите ваш опыт валидации и сравнения методов через эксперименты и бенчмарки.
4. Какие вызовы возникают при переводе исследований в продакшн-системы? Как вы решаете проблему reproducibility?
5. Как вы оцениваете и выбираете современные инструменты AI-assisted development (агентные фреймворки, code generation)? Какие у них ограничения?