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
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
- вилка не указана


