ML-инженер — Decision Models (Python)
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.
↑ Вакансия с автоподнятием
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.
Направление: Информационные технологии:Программист, разработчик
Обязанности
**1\. Decision models**
• 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.
**2\. Эмбеддинги и поиск**
• 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.
Наша [Giga-Embeddings-instruct](•••••••• — No1 по скачиваниям среди открытых моделей •••••••• на Hugging Face, No1 на русскоязычном бенчмарке ruMTEB и сопоставима по качеству с зарубежными аналогами. Также мы [пишем и публикуем статьи](•••••••• на топовых мировых конференциях уровня A\*.
**3\. Safety**
Мы считаем, что GigaChat потихоньку приближается к AGI. И поэтому нам нужен контур безопасности против опасного использования моделей в кибератаках, создании биологического и ядерного оружия и других сценариях высокого риска.
• 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
**Требования**
• Уверенные Python и PyTorch, практический опыт обучения нейросетей.
• 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**
• Decision models, 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
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.
- Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид и также работать на удаленке три месяца в год.
- Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
- Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций).
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
- Льготная ипотека для каждого сотрудника.
- Бесплатная подписка СберПрайм, скидки на продукты компаний-партнеров.
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду ••••••••.
- Корпоративная пенсионная программа.
- Отсутствие строгого дресс-кода.
Похожие вакансии Data Science & ML
Наша команда машинного обучения в поисках Senior ML Engineer в направлении контента.
Обязанности:
- Анализ имеющихся контентных данных
- Генерация гипотез для улучшения качества контетных задачи
- Построение ML пайплайнов для контентных задач:
- матчинг товаров и атрибутов
- category prediction товара
- генерация заголовков товара
- Другие задачи для улучшения качества товаров на площадке Алиэкспресс
- Опыт промышленной разработки на Python от 3х лет
- Опыт разворачивания своих МЛ пайплайнов в продакшен среду (airflow, dagster and etc)
- Сильное аналитическое мышление и умение решать алгоритмические задачи
- Хорошее понимание работы Deep NN transformers нейросетей и их опыт промышленного использования
- Реальный опыт использования LLM для контетных задач
- Понимание процесса multi-GPU обучения нейронных сетей.
Будет плюсом:
- Понимание работы LLM и умение применять различные адаптеры к ним
- Использование LLM для ускорения процесса разработки кода и дополнительной автоматизации
- Опыт с RAG, spark, sql, backend inference, triton, vllm, llama-cpp, docker.
- Сильная команда, с которой можно расти
- Работу в одной из крупнейших в России компаний в сфере e-commerce
- Официальное оформление в аккредитованную IT-компанию
- Конкурентоспособную заработную плату
- Ноутбук Mac или Windows на ваш выбор
- ДМС и страхование от несчастных случаев (со 100% страхованием детей).
MWS AI – это часть экосистемы МТС Web Services, где создаются AI-решения будущего. Голосовые ассистенты и чат-боты могут ответить на любой вопрос клиента, а компьютерное зрение - распознавать лица и эмоции. Мы объединили сильных разработчиков, самый мощный суперкомпьютер, и прорывные идеи, чтобы делать жизнь людей комфортнее и безопаснее и помогать бизнесу.
Ищем увлеченного профессионала, которому предстоит участвовать в исследованиях технологий синтеза речи, чтобы улучшать текущие решения и внедрять новые
Чем предстоит заниматься
- Развивать LLM-based TTS: обучение, работа с речевыми токенизаторами и нейрокодеками.
- Повышать естественность и точность синтеза: моделирование просодии и разговорной интонации, управление эмоциями и стилем через текстовый промпт, нормализация текста, расстановка ударений и произношение.
- Клонирование голоса, включая zero-shot: тембр, манера речи, акцент.
- Оптимизировать инференс: сокращать задержку ответа и ускорять синтез, в том числе в стриминговом режиме.
- Проводить оценку качества по принятым в команде методикам: WER/CER, MOS/CMOS, внутренние бенчмарки.
- Быстро проверять гипотезы и переносить работающее в наши модели.
Что для нас важно
- Уверенный Python и PyTorch, опыт полного цикла обучения моделей: от подготовки данных до оценки качества.
- Опыт с задачами речи или аудио: TTS, ASR, вокодеры, кодеки. Нет опыта именно в TTS, но есть сильный бэкграунд в смежном аудио - тоже рассмотрим.
- Опыт с генеративными моделями: авторегрессионные модели, GAN, диффузия или flow matching. Понимание того, как устроены речевые токенизаторы и нейрокодеки.
Будет плюсом
- Опыт с LLM-based TTS, нейрокодеками и речевыми токенизаторами (EnCodec, DAC; квантизация RVQ/FSQ) или вокодерами (HiFi-GAN, Vocos).
- Опыт вывода моделей в продакшен и оптимизации инференса (архитектурно или под железо).
- RL для генеративных моделей (DPO, GRPO и подобное), особенно применительно к TTS.
- Опыт multi-GPU / multi-node обучения.
- Работа с русской речью: ударения, нормализация текста, фонетика. Опыт с другими языками СНГ или мультиязычным TTS - тоже плюс.
- Публикации или open-source проекты в области речи.
Что предлагаем:
- Формат работы – гибрид
- Комфортный офис в 10 минутах пешком от метро Таганская (Москва)
-
Медицинскую страховку с 1 месяца, включая стоматологию, страхование жизни и здоровья в поездках за рубеж. А еще можно застраховать родственников с корпоративной скидкой
- Компенсацию мобильной связи с первого дня
-
Участие во внешних IT конференциях и обучающих программах
-
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки
-
Единую подписку МТС Premium — KION light в онлайн-кинотеатре KION, сервис МТС Music
-
Скидки и предложения от партнеров на фитнес, занятия английским и прочее
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.