Назад к вакансиям

ML-инженер, GigaChat

400 000 – 700 000 ₽в месяц
Сберот 2 лет
PythonLLMMLPyTorchDeep LearningReinforcement LearningembeddingsNeural NetworksGigaChatAI SafetyDecision Models

Описание

Мы развиваем GigaChat и ищем сильного ML-инженера. В команде есть три направления: decision models, эмбеддинги и поиск, AI Safety. Во всех направлениях планируем мультимодальность. Вы будете вести свои задачи от подготовки данных до обучения, оценки и внедрения вместе с командой: писать код, проверять гипотезы и проводить воспроизводимые эксперименты.

Обязанности

  • Обучать модели принятия решений для классификации, выбора и оценки; проверять калибровку вероятностей, качество и скорость инференса.
  • Разрабатывать обучающие данные и методы оценки, исследовать мультимодальные решения и внедрять модели в продукты.
  • Развивать Giga-Embeddings: данные и синтетика, contrastive learning, hard negatives, дистилляция в компактные модели. Разработать решения для поисковых пайплайнов, где требуется индексировать миллиарды документов.
  • Проверять качество на MTEB / ruMTEB и продуктовых задачах поиска и ранжирования; развивать мультимодальность и внедрять модели в продукты.
  • Дообучать LLM на безопасность через online RL: готовить данные и reward-сигналы, обучать guard-модели и оценивать устойчивость защит.
  • Проводить red teaming, создавать тесты по cyber-, био- и ядерным рискам, проверять jailbreak и prompt injection; учитывать новые атаки в обучении.
  • Контролировать пропущенные нарушения, ложные срабатывания и избыточные отказы; развивать безопасность мультимодальных моделей.

Требования

  • Уверенные Python и PyTorch, практический опыт обучения нейросетей от 2-3 лет
  • Понимание архитектур, функций потерь и оптимизации; умение готовить данные, выбирать метрики и анализировать результаты.
  • Умение читать статьи и реализовывать методы в коде. Опыт post-training или готовность освоить его на практике.

Будет плюсом

  • Обучение эмбеддеров и мультимодальных моделей, distributed training и оптимизация инференса.
  • Online RL, RLHF / RLVR, DPO, reward- и guard-модели, red teaming; публикации или open-source вклад.

Условия

  • Вилка: 400-700+ гросс