Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Сбер развивает исследовательскую команду на переднем крае LLM-технологий. Команда проходит путь от гипотез и PoC-фреймворков до вывода решений в прод флагманской LLM, работая с прикладными исследованиями и высоким risk-reward профилем. Одно из ключевых направлений — омнимодальная память для текста, аудио и видео.
задачи
Собрать и защитить план направления: определить, какие гипотезы брать, какие не брать и чем измерять успех;
Разобрать существующие LLM-пайплайны на компоненты и найти места для улучшения в разы;
Вести несколько гипотез параллельно — от абляций до полного цикла pretrain/post-train со scaling laws;
Обучать, валидировать и имплементировать новые архитектуры и objective-функции, включая работу с kernel-функциями, обучающим фреймворком и serving;
Упаковывать результаты в PoC, инференс-движок и пилоты;
Растить команду направления: нанимать, ставить задачи и проводить ревью кода и экспериментов;
Публиковаться на A/A*-конференциях.
требования
Глубоко понимать современные трансформеры и все этапы LLM-пайплайна;
Писать качественный воспроизводимый ML-код;
Иметь опыт обучения в режиме multi-GPU, желательно multi-node;
Иметь практический опыт на одном из этапов создания LLM в индустрии или серьёзном pet-project;
Хорошо ориентироваться в научной литературе и критически читать paper'ы;
Уметь быстро валидировать смелые гипотезы;
Будет плюсом опыт в классическом ML/NLP до эпохи больших моделей, публикации уровня A/A* и опыт прохождения review-цикла, large-scale training с multi-node, FSDP/DeepSpeed/Megatron, призовые места на Kaggle и подобных соревнованиях.
условия
Выделенная команда направления и инженерная поддержка для масштабирования;
Прямое участие в стратегии направления;
Комфортный современный офис у метро Кутузовская;
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовой бонус;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.