ML-инженер (Online RL) / Post-Training LLM
Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗
Похожие вакансии
Все вакансии →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.
Research Engineer (GigaChat, Agentic Post-Training и Online RL)
Исследовательская роль в команде GigaChat: анализ поведения агентной LLM (потеря цели, планирование, выбор инструментов) и улучшение post-training пайплайнов с online RL, reward-моделями и верификаторами. Требуется сильный Python/PyTorch и практический опыт LLM post-training (SFT, preference optimization, RLHF), а также построение evaluation для многошаговых агентных задач.
Applied RL Engineer
Разработка, обучение и вывод в продакшн систем на основе обучения с подкреплением для задач принятия решений, где supervised learning недостаточно. Требуется глубокое знание современных RL-алгоритмов, моделирования вознаграждений, симуляционных сред и масштабного обучения политик на GPU-кластерах. Полностью удалённая позиция в США, опыт от 6 лет, без спонсорства новых H-1B.
Middle LLM Researcher (диффузионные текстовые модели)
Команда текстовых диффузионных моделей Сбера занимается прикладными исследованиями языковых моделей с альтернативными архитектурами генерации текста. Задачи: SFT и RL-дообучение для агентного креативного ИИ, улучшение спекулятивного декодирования и ускорение инференса LLM, подготовка датасетов для генерации русскоязычной поэзии.