- Генерация контента: создание AI-видеоконтента под креативные задачи подразделения (от драфтов и превизов до финальных шотов и готовых произведений).
- Работа с локальными пайплайнами: развертывание и использование open-source моделей на локальных мощностях.
- Непрерывный R&D: мониторинг рынка нейросетей, тестирование новых архитектур, моделей и апдейтов. Поиск нестандартных визуальных и технологических решений.
- Внедрение инноваций: интеграция лучших AI-практик в пайплайн режиссеров, дизайнеров и монтажеров (разработка понятных гайдов, шаблонов промптов, проведение мастер-классов).
- Внедрение инноваций: интеграция лучших AI-практик в пайплайн режиссеров, дизайнеров и монтажеров (разработка понятных гайдов, шаблонов промптов, проведение мастер-классов).
- Уверенное владение актуальным стеком AI-технологий.
- Генерация видео и изображений: text-to-Video, Image-to-Video, Video-to-Video. Понимание математики и принципов работы диффузионных моделей.
- Локальные развертывания (Local Deployments): уверенный опыт работы с нодовыми интерфейсами (ComfyUI и аналоги).
-
Работа со звуком: синтез речи (TTS), клонирование голоса, генерация саундтреков и SFX.
-
LLM и мультимодальные модели: продвинутый промпт-инжиниринг для написания сценариев, раскадровок и обработки массивов данных (включая работу с локальными LLM).
-
Утилитарные AI-инструменты: апскейл, интерполяция кадров, чистка шумов, релайтинг.
-
Продвинутый промпт-инжиниринг: умение работать с многосценовыми промптами, подбирать референсы. Навык удержания консистентности (Character/Style Consistency) в динамике.
-
Аналитический подход: способность системно тестировать новые модели, составлять сравнительные таблицы (по скорости, стоимости, потребляемым ресурсам VRAM, реалистичности) и делать выводы об их применимости для наших задач.
-
Навыки упаковки знаний: умение переводить свой технический опыт в легко усваиваемые инструкции и обучение для команды.
Также для нас важно:
- База постпродакшена: уверенный классический монтаж (NLE-системы вроде Premiere/Resolve), понимание кодеков, частоты кадров и форматов. Базовое владение графическими редакторами (работа со слоями, масками).
- Менторская жилка: готовность помогать новичкам, давать конструктивный фидбек и проводить совместные воркшопы.
-
Портфолио/Шоурил: реальные кейсы сложного генеративного видеоконтента (покажите нам, как вы решаете задачи, а не просто красивые случайные генерации).
- Формат работы: офисный
- График работы: 5/2
- Трудоустройство по ТК РФ
- ДМС
-
Трансфер до м.Электрозаводская
Похожие вакансии
AI‑агенты и RAG (прикладной уровень). Оценка качества: golden datasets, LLM‑as‑judge, детекция галлюцинаций, метрики ретривала. Опыт.
6+ лет опыта в QA, из них не менее 4 лет в тестировании backend-систем и API + mobile.
Портфолио. Способность самостоятельно вести задачи, работать по техническому заданию, соблюдать сроки и доводить работу до результата. Владение Figma и пакетом...
Имеешь опыт работы в качестве ML-инженера, Data Scientist, MLOps или Python Backend-разработчика в сфере ML. Имел опыт подбора...
Опыт в DS / MLE от 2 лет, желательно с фокусом на безопасность ИИ или защиту LLM. Математическая база: высшее техническое...
