ML Engineer (Data Engine)

Откуда можно работать: Офис: Almaty, Казахстан
Занятость: Full-time
из текста вакансии
Релокация и виза: релокация
из текста вакансии
Даты: Опубликована 24.08 · видели у компании с 25.08 по 02.09 · закрыта 02.09
вакансия закрыта, проверки прекращены

Почему в каталоге:Основана выходцами из Восточной Европы, Кавказа и Центральной АзииПодробнее о компании →

Показать оригинал

Описание переведено машинно с английского.

Что предстоит делать

Анализировать движение и физическую динамику в видео, включая оптический поток, движение камеры относительно объекта, временную согласованность и физическую правдоподобность, такую как динамика, столкновения, гравитация и деформация.
Обучать модели, которые будут использоваться после обучения, включая модели вознаграждения.
Создавать видеоклассификаторы для типов движения, типов кадров, жанров и качества, используя как классические подходы, так и методы на основе VLM/эмбеддингов.
Разрабатывать методы создания многокадровых видеопоследовательностей: обнаружение границ кадров, сборка согласованных многокадровых последовательностей с постоянными персонажами и сценами, а также генерация подписей для отдельных кадров.
Работать с аудио: обнаружение речи/музыки/звуковых событий, оценка синхронизации аудио‑видео (синхрон губ и согласование звука с действием), фильтрация качества аудио и создание подписей к аудиодорожкам.
Применять классические и обучаемые техники курирования данных, включая обнаружение почти‑дублирующих элементов, эвристическую фильтрацию, подпись на основе VLM, генерацию синтетических данных и версионирование наборов данных.
Создавать и запускать масштабные распределённые конвейеры обработки.

Требования

Сильные навыки работы с PyTorch и практический опыт обучения моделей, включая тонкую настройку и развертывание классификаторов, эмбеддинг‑моделей и VLM.
Глубокие знания методов обработки видео, включая анализ движения (оптический поток, трекинг, оценка движения камеры), обнаружение границ кадров и оценку временной согласованности и качества.
Опыт создания и валидации классификаторов на видеоданных, включая рабочие процессы аннотирования, активное обучение, калибровку порогов и измерение точности/полноты в масштабе.
Твердое понимание техник курирования данных, таких как дедупликация, фильтрация, выборка и балансировка наборов данных, а также того, как эти выборы влияют на обучение модели.
Опыт обработки крупномасштабных неструктурированных наборов данных, особенно видео, аудио и изображений.

Условия и бенефиты

Конкурентоспособная базовая зарплата в USD, в зависимости от вашего опыта, навыков и объёма роли.
Участие в капитале через программу опционов компании, дающая возможность разделить долгосрочный рост Higgsfield.
Поддержка переезда в Алматы для кандидатов, переезжающих из другого города или страны.
Высококоллаборативная, быстроразвивающаяся среда, где вы можете работать напрямую с опытными лидерами и оказывать значимое влияние на продукт и компанию.
Возможности профессионального роста, ответственности и карьерного развития по мере масштабирования компании.
Оборудование, питание, транспорт или другие офисные льготы, предоставляемые компанией.
Это полностью офисная позиция в нашем офисе в Алматы. Наша команда работает в офисе пять дней в неделю в течение полного рабочего дня.

О компании Higgsfield AI

Higgsfield AI — компания генеративного видео, основанная в 2023 году Александром Машрабовым (ранее руководил AI-направлением в Snap) и Ерзатом Дулатом. Платформа объединяет несколько моделей и инструменты редактирования в сценарии создания контента: генерация и апскейл видео, изображений и голоса, автоматизация креативных процессов агентом.

Что вакансия рассказывает о компании и команде

Higgsfield AI — самая быстрорастущая компания в истории генеративного ИИ, достигшая $500 M в годовом темпе дохода, более 25 M пользователей по всему миру, более 6 M генераций в день и обслуживая 390 брендов из списка Fortune 500. Мы работаем на переднем крае создания видео с помощью ИИ и инструментов следующего поколения. Присоединившись к Higgsfield, вы станете частью высокоэффективной команды, формирующей будущее AI‑нативных опытов, в компании, которая не просто движется быстро, а переопределяет, как выглядит быстрота.

Что есть у компании

Контакты найма: есть, по подписке

Еще по теме

Навыки

PyTorchoptical flowcamera-motion estimationshot-boundary detectionVLMembedding modelsaudio-visual synchronizationlip-syncsound-to-action alignmentaudio-quality filteringaudio-track captioningdata-curationdeduplicationheuristic filteringsynthetic data generationdataset versioninglarge-scale distributed processing pipelines

Подходите ли вы под эту вакансию

Сверка вакансии с резюме доступна тем, кто вошел. Войти