Вакансия ML Engineer / LLM Engineer предполагает работу с современными моделями машинного обучения, где кандидат будет отвечать за полный цикл разработки и оптимизации LLM. Основное внимание уделяется fine-tuning, post-training и внедрению моделей, что требует глубокого понимания различных методов и технологий в области LLM.

Что предстоит делать

• Разработка и улучшение пайплайна LLM post-training: SFT, preference optimization, Offline / Online RL
• Улучшение instruction following и построение системы benchmarking / evaluation
• Обучение LoRA / QLoRA-адаптеров под различные домены и задачи
• Работа с reward models и reward functions для RL
• Разработка RAG-систем: retrieval, reranking, context construction и evaluation
• Оптимизация inference и serving моделей с использованием vLLM / SGLang

Что потребуется

• Практический опыт fine-tuning / post-training LLM
• Опыт с SFT и preference optimization: DPO / IPO / ORPO / SimPO
• Понимание reward models и LLM evaluation
• Уверенное владение Python, PyTorch, Hugging Face Transformers
• Опыт работы с GPU, distributed training и Linux / Docker / Git

Что важно знать

Кандидат должен иметь опыт самостоятельного обучения и адаптации LLM, а также понимание архитектуры современных LLM и особенностей их обучения. Это роль, требующая высокого уровня ответственности и самостоятельности в проведении экспериментов и анализе результатов.

В команде генеративных технологий Яндекса открыта позиция ML-разработчика. Основная задача заключается в разработке и улучшении harness для VLM-агентов, которые автоматизируют тестирование интерфейсов и приложений. Работа будет сосредоточена на создании эффективной обвязки вокруг моделей и оптимизации тест-кейсов.

Что предстоит делать

• Развивать harness для VLM-агентов, улучшая его эффективность по токенам и скорости
• Создавать базу знаний по тест-кейсам и разрабатывать верификаторы
• Обучать модели эффективным стратегиям планирования и работе в harness
• Работать с инструментами для автоматизации тестирования и оптимизации процессов
• Собирать разметку и внедрять решения в продакшен

Что потребуется

• Опыт работы с VLM-агентами и tool calling
• Знание RL в интерактивных средах
• Глубокое понимание NLP/CV, особенно LLM/VLM
• Навыки решения ML-задач полного цикла

Что важно знать

Яндекс предлагает своим сотрудникам участие в профильных конференциях и школу подготовки спикеров для желающих выступать. Это отличная возможность для профессионального роста и обмена опытом в области генеративных технологий.

Ваша задача — возглавить команду, занимающуюся разработкой инфраструктуры для обучения больших языковых и визуально-языковых моделей. Вы будете отвечать за оптимизацию процессов, обеспечение отказоустойчивости и внедрение новых решений, что позволит улучшить эффективность работы системы.

Что предстоит делать

• Оптимизация инфраструктуры RL-обучения, включая доставку и сохранение данных
• Развитие инструментов диагностики для быстрого выявления и решения проблем
• Обеспечение отказоустойчивости инфраструктуры обучения
• Исследование и внедрение новейших подходов к организации инфраструктуры RL-обучения

Что потребуется

• Знание Python и опыт в системном программировании
• Опыт работы с PyTorch и распределённым обучением
• Умение работать с параллелизацией
• Интерес к LLM и MLOps
• Эффективная командная работа

Что важно знать

Компания предлагает комфортные условия работы и заботится о здоровье сотрудников, предоставляя спортзалы в офисах. Полный список бонусов доступен на сайте.

В команде Alice AI вы будете заниматься развитием рассуждающей модели, обучая её решать сложные задачи. Основная цель — сделать Алису экспертным ассистентом. Ваша работа будет сосредоточена на сборе и поддержке пайплайнов генерации сред для RL, а также стабилизации обучения модели.

Что предстоит делать

• Развивать рассуждающую модель, обучая её на сложных фактовых запросах
• Работать над RnD-циклами экспериментов для анализа и улучшения моделей
• Взаимодействовать с аналитиками для построения стабильных замеров
• Искать новые подходы и идеи для улучшения работы модели

Что потребуется

• Уверенные навыки программирования на Python и опыт внедрения пайплайнов в продакшен
• Глубокое понимание LLM и опыт работы в NLP/DL
• Способность формулировать гипотезы и проводить эксперименты
• Готовность работать с неопределённостью и выбирать приоритетные направления

Что важно знать

Сотрудники Яндекса имеют доступ к профильным конференциям и школе подготовки спикеров, что позволяет развивать профессиональные навыки и делиться опытом.

Вакансия для RL/ML программиста в области робототехники, где требуется разработка и обучение моделей для управления роботами. Кандидат будет работать с мультимодальными моделями и машинным обучением, применяя свои знания в динамике и кинематики.

Что предстоит делать

• Разработка и обучение RL/DL моделей для управления роботами, включая манипуляцию и локомоцию.
• Работа с мультимодальными моделями, такими как CLIP, BLIP, ViLT для планирования в робототехнике.
• Применение знаний в кинематики и динамики для улучшения работы моделей.
• Анализ данных и оптимизация алгоритмов машинного обучения.
• Создание и поддержка портфолио проектов на GitHub.

Что важно знать

Роль требует уверенных знаний в области машинного обучения и робототехники, а также опыт работы с данными и современными инструментами. Компания предлагает гибридный формат работы и конкурентную зарплату.

Это позиция ML-инженера в GigaChat, российской нейросети и чат-боте от Сбера, ориентированного на помощь в общении, работе с текстами, изображениями и кодом. Специалист будет заниматься проведением ML-экспериментов и разработкой моделей с использованием методов online reinforcement learning (RL).

Что предстоит делать

• Разрабатывать и оптимизировать модели для онлайн обучения с подкреплением (RL)
• Проводить ML-эксперименты для улучшения качества работы нейросети
• Использовать Python и PyTorch для создания и тестирования алгоритмов
• Работать с большими языковыми моделями (LLM) и их постобработкой
• Сотрудничать с командой для интеграции ML-решений в продукт

Что важно знать

Позиция предполагает работу с передовыми технологиями в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Важно иметь опыт в проведении экспериментов и способности к самостоятельной работе. Это отличная возможность для тех, кто хочет развиваться в быстрорастущей области AI.

Вакансия для Middle/Senior ML-инженера в Т-Банк с фокусом на улучшение качества и стабильности работы AI-агента в бизнес-сценариях. Роль включает разработку и внедрение методов обучения для LLM, таких как SFT, RL и RLHF, а также работу с задачами reasoning для повышения обобщающей способности моделей.

Что предстоит делать

• Улучшать качество и стабильность поведения агента в бизнес-сценариях
• Разрабатывать и внедрять методы обучения LLM под продуктовые задачи, включая SFT, RL и RLHF
• Работать с задачами reasoning и повышать обобщающую способность моделей

Что важно знать

Работа в гибридном формате с возможностью удаленной занятости. Ожидается активное участие в разработке и внедрении передовых решений в области машинного обучения, что позволит значительно повлиять на качество предоставляемых услуг банка.

Роль ML-инженера в Т-Банке предполагает работу над улучшением качества и стабильности поведения агента в бизнес-сценариях. Вы будете разрабатывать и внедрять методы обучения LLM для решения продуктовых задач, включая SFT, RL и RLHF.

Что предстоит делать:
• Улучшать качество и стабильность поведения агента в бизнес-сценариях
• Разрабатывать и внедрять методы обучения LLM под продуктовые задачи
• Работать с задачами reasoning и повышать обобщающую способность моделей

Что важно знать

Эта позиция требует глубоких знаний в области машинного обучения и практического опыта работы с LLM. Вы будете вносить значимый вклад в развитие AI-оператора поддержки, что делает роль не только интересной, но и важной для компании.

О компании Т-Банк

Т-Банк активно развивает AI-технологии и внедряет их в свои бизнес-процессы, что позволяет ему оставаться на передовой в области финансовых технологий.

Старший LLM-разработчик в команде YandexGPT отвечает за развитие и улучшение моделей рассуждений. Основная цель — создание единой модели, которая объединяет сильные стороны рассуждений, использование внешних функций и поисковые возможности. В ежедневную работу войдут: • Развитие reasoning-способностей YandexGPT, включая масштабирование RLVR- и RLHF-обучения. • Объединение сигналов в общей модели для повышения качества рассуждений. • Проведение экспериментов с RL-алгоритмами для тестирования методов стабилизации обучения.

Что важно знать

Роль предполагает работу с передовыми технологиями в области искусственного интеллекта и генеративных моделей. Вы будете иметь возможность влиять на качество и эффективность моделей, что важно для широкого круга пользователей. Команда активно занимается исследованиями и применением современных подходов в ML.

Вам предстоит стать старшим LLM-разработчиком в команде YandexGPT, занимающейся улучшением способностей к рассуждениям семейства моделей Alice AI. Основная задача заключается в масштабировании RLVR- и RLHF-обучения reasoning-моделей для B2C-задач. Вы будете работать над повышением качества цепочек рассуждений и созданием новых этапов алайнмента.

Что предстоит делать:

• Развивать reasoning-способности YandexGPT; • Исследовать и улучшать общие свойства модели; • Объединять сигналы в общей модели для повышения качества рассуждений; • Проводить эксперименты с RL-алгоритмами и тестировать методы стабилизации обучения.

Что важно знать

Мы ищем кандидата с отличным пониманием NLP и классического ML, опытом работы с современными LLM и навыками программирования на Python. Это возможность влиять на развитие передовых технологий в области генеративного ИИ.