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 создаёт инфраструктуру для обучения и дообучения больших языковых и визуально-языковых моделей, используемых в Алисе, Поиске, Рекламе и других сервисах Яндекса. Инфраструктура включает десятки тысяч серверов, миллионы вычислительных ядер и многоуровневые соединения между ними. Команда работает на стыке ML-математики и аппаратной инфраструктуры, обеспечивая эффективное использование ресурсов и устойчивость распределённых систем.
задачи
Оптимизировать доставку и сохранение данных;
Оптимизировать коммуникации между блоками обучения;
Повышать эффективность работы внутри блоков;
Создавать и совершенствовать инструменты диагностики инфраструктурных проблем;
Реализовывать подходы для повышения устойчивости инфраструктуры обучения к ошибкам и сбоям;
Изучать современные подходы к организации инфраструктуры RL-обучения;
Оценивать эффективность современных решений;
Внедрять современные решения в реальные проекты.
требования
От 3 лет опыта;
Знать Python;
Иметь опыт системного программирования, разработки библиотек или фреймворков;
Иметь практический опыт работы с PyTorch и распределённым обучением через torch.distributed;
Понимать data parallelism, tensor parallelism, pipeline parallelism и expert parallelism для распределённого инференса или обучения;
Понимать задачи и вызовы эксплуатации больших моделей в продакшне;
Уметь эффективно работать в команде и делиться знаниями;
Будет плюсом участие в создании инфраструктуры обучения ML-моделей, внедрение и оптимизация RL-решений, работа с библиотеками RL-обучения для LLM и библиотеками инференса, владение C++ и опыт низкоуровневого программирования и оптимизации, опыт с GPU NVIDIA и разработка или оптимизация алгоритмов с использованием CUDA или Triton.
условия
Расширенная медицинская страховка с первого месяца работы;
Оплачиваемый больничный — 30 дней в году;
ДМС покрывает плановые и неотложные медицинские услуги за рубежом;
ДМС включает психологические консультации, психотерапию, ежегодные чекапы и вакцинацию;
ДМС включает стоматологию и коррекцию зрения после года работы;
Оплачивается ведение беременности и роды для сотрудниц и жён сотрудников, которые работают в компании более двух лет;
ДМС для детей и супругов по системе 80/20: компания оплачивает 80% стоимости.