AI / generative video engineer в highload

КУЧМЕНКО ДМИТРИЙ НИКОЛАЕВИЧ; United States; Remote; USD 180,000 - 260,000; Full time

Benefits offered by this job

Remote work

Job summary

КУЧМЕНКО ДМИТРИЙ НИКОЛАЕВИЧ ищет инженера по генеративному AI для проектирования и разворачивания pipeline генерации изображений и видео на собственной GPU-инфраструктуре.

Требуется опыт работы с локальными моделями (Stable Diffusion, Diffusers, LoRA) и навыки Python, PyTorch, Docker; удаленная работа, высокая конкуренция в нише.

Qualifications

• Практический опыт работы с локальными open-source моделями и пайплайнами генерации.
• Опыт разработки backend для инференса на GPU и очередей задач.
• Умение снижать стоимость генерации и оптимизировать VRAM.
• Знание PyTorch, Python и Docker в продакшн-среде.

Responsibilities

• Проектирование и разворачивание pipeline генерации изображений и видео на GPU.
• Обеспечение consistency лица, тела, одежды и стиля персонажа между сценами.
• Оптимизация инференса: VRAM, batching, concurrency, model residency.
• Разработка backend: очереди задач, schedulers, retries, autoscaling.
• Расчет себестоимости generation и снижение CPM/CPP.

Skills

Python

PyTorch

FastAPI

Docker

Redis

PostgreSQL

CUDA

Asyncio

Multiprocessing

Kubernetes

GPU VRAM management

Tools

ComfyUI

Stable Diffusion / SDXL

Diffusers

LoRA

ControlNet

IP-Adapter / FaceID / InstantID

NVIDIA CUDA

TensorRT

ONNX

xFormers

Docker

Kubernetes

AWS / GCP

Job description

Описание:

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.

Задачи:

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.