Просмотр вакансии

Мы — команда GigaCode, разрабатываем и развиваем AI-ассистента для разработчика. Целимся конкурировать с Copilot, Cursor, Windsurf и прочими инструментами.

Обучаем новые SOTA LLM по работе с кодом, как на уровне подсказок в IDE, так и на уровне редактирования целого проекта. Мы R&D команда, поэтому мы не только заимствуем лучшие решения из публикаций, но и ведем собственные исследования, публикуем статьи, open-source инструменты и датасеты.

Наши основные направления: претрейн кодовых моделей с нуля, пост-тренировка моделей (SFT/DPO/GRPO), обучение рассуждающих моделей, дообучение работе в агентном режиме и использованию инструментов, поиск в коде по текстовым запросам, ускорение инференса, дизайн бенчмарков, автоматическое создание датасетов проверяемых задач.

Обучаем модели на картах H100, на кластере Кристофари, у нас много свободы в использовании GPU.

Обязанности

• дизайн экспериментов, формулировка гипотез для улучшения NLP/PLP моделей и алгоритмов, планирование исследовательских экспериментов с выводами
• проведение экспериментов, написание кода, подготовка датасетов и бенчмарков, проведение замеров и анализ результатов
• обучение моделей на кластере, включая обучение моделей с нуля и дообучение опенсорс моделей
• взаимодействие с прод-командой для интеграции моделей и алгоритмов в продакшн. Взаимодействуем с командой инженеров SberWorks
• ориентированность на SOTA, читать пейперы, быть в курсе последних исследований, предлагать новые смелые подходы и направления.

Требования

• хорошие теоретические знания в DL, с упором в современный NLP и трансформеры
• умение формулировать эксперименты с научной строгостью, обосновывать их, проводить самостоятельно и делать выводы
• опыт обучения трансформеров
• опыт распределенного обучения моделей (deepspeed, fsdp, torch.distributed, accelerate)
• знание стандартных библиотек для DL и NLP (PyTorch и библиотеки Huggingface)
• увлеченность NLP/PLP и DL
• опыт менторинга стажеров и младших коллег.

Будет плюсом:

• опыт работы на похожей позиции
• участие в соревнованиях по ML
• сабмиты на лидербордах по NLP/PLP
• публикации уровня А/A*, Q1
• обучение моделей на кластере
• опыт управления командой исследователей.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• 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+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.