Вступить в клуб →
← К вакансиям
Сбер. IT72/100

Middle LLM Researcher (диффузионные текстовые модели)

Опубликовано: 28 октября 2026
middleonsiteML / Data SciencefulltimeМоскваrupythonpytorchtransformersvllmlinuxllmdiffusion modelssftrldistributed traininginference optimizationbenchmarking
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Сбер. ITМосква, Россияonsitefulltimesenior88

Senior Researcher

Центр Исследований Сбера создаёт SoTA-технологии ИИ для анализа финансовых данных: разработка и обучение мультимодальной reasoning-модели, объединяющей текстовые данные и цифровые следы клиентов. Позиция предполагает генерацию и очистку синтетических данных с помощью LLM, обучение большой мультимодальной LLM и применение RL-подходов для улучшения рассуждений. Работа в офисе в Москве на кластере 500+ GPU A100.

llmtransformerspytorchpythonpeftrl+6
28 октября 2026
СберМосква, Россияonsitefulltimesenior72

Senior Deep Learning Engineer (Speech LLM)

Обучение аудио-условных LLM и развитие ASR нового поколения: инструктивность, временные метки, диаризация, теги. Проведение SFT и Online RL экспериментов для выравнивания и улучшения распознавания, использование LLM-ASR для автоматической разметки и создания датасетов для ASR/TTS и мультимодального предобучения.

deep learningmachine learningpythonpytorchreinforcement learningllm+6
22 октября 2026
Алабуга. МенеджментМоскваonsitefulltimesenior80

Senior ML Engineer

Разработка и внедрение ML-решений под задачи бизнеса: fine-tuning LLM (LoRA/PEFT), построение RAG-систем, NLP-задачи, инференс на Python/FastAPI с оптимизацией под production. Обязательна релокация в Елабугу (Республика Татарстан).

computer visioncomputer-visiondockerfastapifine-tuningllm+14
19 октября 2026от 487 500 RUB
МТС (MWS AI)Москваhybridfulltimemiddle72

ML-инженер по продуктивизации LLM (инференс и поставка, MWS AI)

Продуктивизация больших языковых моделей в MWS AI (экосистема МТС): квантование (GPTQ, W8A8, FP8), ускорение инференса (speculative decoding, кэширование префиксов), выбор и настройка рантаймов (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM), нагрузочное тестирование и автоматическая оценка на бенчмарках. Подготовка релизов моделей (чекпоинт в S3, Docker-образ) и поставка в продукты и клиентам, разбор инцидентов у пользователей.

pythonllmvllmquantizationpytorchdocker+6
15 октября 2026