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
Команда GigaCode разрабатывает и развивает AI-ассистента для разработчиков, конкурирующего с Copilot, Cursor, Windsurf и другими инструментами. Команда обучает новые SOTA LLM для работы с кодом на уровне подсказок в IDE и редактирования целых проектов, проводит собственные исследования, публикует статьи, open-source-инструменты и датасеты.
задачи
Проектировать эксперименты и формулировать гипотезы для улучшения NLP/PLP-моделей и алгоритмов;
Планировать исследовательские эксперименты и формулировать выводы;
Проводить эксперименты, писать код, готовить датасеты и бенчмарки;
Проводить замеры и анализировать результаты;
Обучать модели на кластере, включая обучение моделей с нуля и дообучение опенсорсных моделей;
Взаимодействовать с продакшен-командой для интеграции моделей и алгоритмов в продакшен;
Следить за современными исследованиями, читать научные статьи и предлагать новые подходы и направления.
требования
Хорошо знать теорию DL, современный NLP и трансформеры;
Уметь формулировать эксперименты с научной строгостью, обосновывать их, самостоятельно проводить и делать выводы;
Иметь опыт обучения трансформеров;
Иметь опыт распределённого обучения моделей с использованием DeepSpeed, FSDP, torch.distributed или Accelerate;
Знать PyTorch и библиотеки Hugging Face;
Интересоваться NLP/PLP и DL;
Иметь опыт менторинга стажёров и младших коллег;
Будет плюсом опыт работы на похожей позиции, участие в соревнованиях по ML, сабмиты на лидербордах по NLP/PLP, публикации уровня A/A* или Q1, обучение моделей на кластере, опыт управления командой исследователей.
условия
Гибридный формат работы;
Комфортный современный офис рядом с метро «Кутузовская»;
Ежегодный пересмотр зарплаты;
Годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Система обучения для профессионального и карьерного развития;
Расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи;
Программа ипотеки для сотрудников;
Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнёров;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
.svg)
