Автоотклики

Опубликована вчера · hh.ru

Senior AI / Generative Video Engineer

КУЧМЕНКО ДМИТРИЙ НИКОЛАЕВИЧ

  • Санкт-Петербург · удалённо
  • senior
  • вилка не указана

О вакансии

О компании Мы развиваем digital-продукт в высококонкурентной нише и строим собственный production pipeline для AI-генерации изображений и видео на своей GPU-инфраструктуре.

Ищем инженера, который умеет проектировать, разворачивать и оптимизировать такие системы: от сохранения одного персонажа между роликами до масштабирования генерации и контроля стоимости одного видео.

Важно: это не позиция LLM/RAG Engineer и не чистый DevOps/MLOps. Нам нужен практический опыт именно в image/video generation.

Обязанности

  • проектирование и разворачивание pipeline генерации изображений и видео на собственных и арендуемых GPU;
  • обеспечение character consistency: сохранение лица, телосложения, одежды и стиля персонажа внутри ролика и между разными сценами;
  • устранение identity drift, flickering, temporal inconsistency и деградации на длинных последовательностях;
  • построение image-to-video и reference-to-video pipelines;
  • оптимизация GPU inference: VRAM, batching, concurrency, model residency;
  • разработка backend вокруг генерации: очереди задач, GPU workers, scheduler, retries, autoscaling;
  • расчёт и снижение себестоимости генерации (cost per image / cost per video).

Требования

  • практический опыт работы с локальными open-source моделями: ComfyUI, Stable Diffusion / SDXL, Flux, Diffusers, LoRA, ControlNet, IP-Adapter / FaceID / InstantID;
  • опыт или глубокое понимание video generation: Wan, HunyuanVideo, LTX-Video, CogVideoX, Mochi, Stable Video Diffusion, AnimateDiff;
  • понимание подходов к character consistency: identity LoRA, reference embeddings, pose / depth conditioning, first/last-frame propagation;
  • опыт работы с NVIDIA GPU: CUDA, VRAM management, FP16 / BF16, quantization, offloading, OOM troubleshooting;
  • сильный Python (asyncio, multiprocessing), PyTorch, FastAPI, Docker, Redis / PostgreSQL;
  • опыт с очередями задач (Redis / RabbitMQ / Kafka / NATS) и понимание production inference architecture.

Опыт работы только через внешние API (OpenAI, Replicate, fal.ai и т. п.) не является достаточным.

Будет плюсом

  • обучение собственных LoRA, DreamBooth, fine-tuning diffusion/video моделей;
  • разработка custom ComfyUI nodes и собственных PyTorch pipelines;
  • TensorRT / ONNX / FlashAttention / xFormers;
  • опыт с A100, H100/H200, L40S, RTX 4090/5090 и multi-GPU;
  • Kubernetes, AWS / GCP, RunPod / Vast.ai / Modal, Prometheus / Grafana;
  • Rust / Golang.

Условия

  • удалённая работа из любой точки;
  • полная занятость;
  • сложные и интересные задачи на стыке генеративного AI и highload-инфраструктуры;
  • оплата обсуждается индивидуально по итогам собеседования.

В сопроводительном письме, пожалуйста, укажите

2–3 самых релевантных проекта: какая была задача, какие модели использовались, что делали лично вы и какой получился результат. Будем рады ссылкам на GitHub, Hugging Face или примеры генераций.

Навыки из вакансии

PythonPyTorchStable DiffusionComfyUILoRAControlNetDiffusersGenerative AIComputer VisionCUDAFastAPIDockerRedisRabbitMQKafkaKubernetesMLOps

Письмо под эту вакансию

Напишет ИИ-работяга по вашему резюме с hh.ru. Бесплатно, 5 в день.

Нужен вход через Telegram и подключённый hh — резюме берём оттуда.

Похожие вакансии

Не то, что искали? Ответьте на пять вопросов — подборка будет приходить в Telegram раз в день.

ИИ-работяга откликается на такие вакансии за вас — и пишет письмо к каждому отклику

24 часа бесплатнокарта не нужна