← К каталогу
СБ

СБЕР

ML-инженер обучения и alignment моделей ассистента (Senior, IC)

ГибридSeniorМосква, Россия12 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение2 мин. назад
Впервые замечена11 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Наша команда отвечает за весь продуктовый ML в Сбере на базе GigaChat. Мы обучаем базовую модель для работы в продуктах СБОЛ (Сбербанк Онлайн, более 80 млн MAU) и Giga.Chat (более 20 млн уникальных пользователей).

Мы ищем сильного ML-инженера в команду, которая обучает модели: пишет код обучения, создает рецепты alignment и отвечает за то, что запуск на сотнях карт доходит до чекпоинта, который можно отдать в релиз.

Работаем с двумя семействами моделей. GigaChat — основная продуктовая модель. Open source модели — Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM — мы обучаем под те же сценарии: они дают быструю проверку гипотез, точку сравнения по качеству и запасной путь там, где он нужен продукту.

Это роль individual contributor для инженера, которому одинаково интересны и метод обучения, и код, который делает этот метод воспроизводимым на большом кластере.

Задачи:

  • Вы будете отвечать за каскад обучения целиком: coldstart и SFT, DPO, online-RL на GRPO и OPD (on-policy distillation). Задача — не запустить отдельную стадию, а собрать последовательность стадий, в которой каждая следующая опирается на результат предыдущей
  • Вы будете работать с verl и близкими фреймворками (TRL, OpenRLHF, NeMo-RL) на низком уровне: реализовывать новые алгоритмы поверх них, дорабатывать шаг обучения и поддерживать новые архитектуры моделей
  • Вы будете вести эксперимент: подбирать состав и пропорции обучающих данных, конфигурации и гиперпараметры, а затем принимать решение, какой чекпоинт едет дальше

Наши ожидания:

  • Сильную базу ML и личный вклад в код обучения моделей: реализация training loop, постановка экспериментов, диагностика сходимости и качества. Название должности и общий стаж сами по себе не заменяют этот опыт
  • Практический опыт распределённого обучения на нескольких узлах. Важно понимать, как устроены FSDP, DeepSpeed, Megatron или аналогичный стек, как делятся данные и веса и почему многонодовый запуск расходится или простаивает
  • В первую очередь нам интересны инженеры с опытом…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Team Lead / RU