яндекс

ML-разработчик в команду Alice AI VLM Reasoning

яндекс · На сервисе с: 01.07.26 19:41

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияСербияМосква

Наша команда учит мультимодальные модели, которые не просто «видят картинку и отвечают на вопрос», а действительно понимают визуальный контекст, следуют инструкции и работают на уровне продуктового качества.

Развивать RL и RLHF для VLM

Вам предстоит переосмыслить методы алайнмента на стыке визуальной и текстовой модальностей: как наградить модель за правильный визуальный reasoning, как отучить её галлюцинировать при описании изображения и как превратить продуктовые требования сервисов Яндекса в функцию награды. Вы будете находить ответы на эти вопросы и внедрять решения в RLHF-пайплайн — так, чтобы поведение модели было предсказуемым, полезным и безопасным.

Развивать reasoning и работу с документами (OCR)

Требуется выйти за пределы простых подписей к фото. Вы будете учить модель рассуждать над сложным визуальным контекстом: разбирать документы, таблицы, графики и интерфейсы, аккуратно распознавать текст (OCR) и безупречно следовать многошаговым инструкциям. Для этого предстоит собирать reasoning-данные и активно экспериментировать с UG-данными и AI-фидбэком.

Разгонять large-scale-обучение до предельных скоростей

RL loop для мультимодальных моделей — это один из самых сложных инженерных вызовов в современном ML. Вам предстоит ускорять генерацию на лету, профилировать узкие места и добиваться того, чтобы эксперименты крутились кратно быстрее, а GPU не простаивали ни секунды.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Отлично знаете классические ML, NLP и CV
* Понимаете, как устроены современные LLM или VLM, решали с их помощью прикладные задачи или имеете релевантный исследовательский опыт
* Имеете опыт работы с RL или RLHF, post-training или мультимодальным reasoning — или готовы быстро погрузиться в эти направления
* Следите за трендами в области LLM и VLM, умеете с ходу отличать хайп от рабочих практик и готовы быстро реализовывать новые идеи

* Работали с reasoning-задачами, post-training или RLHF/alignment
* Имеете опыт работы с OCR и document understanding: распознавание текста, структуры документов, таблиц и графиков
* Обучали большие модели или large-scale ML-системы
* Понимаете ограничения современных VLM и следите за трендами в multimodal reasoning

Похожие вакансии Data Science & ML

Сайты компаний
сбер. it

Junior Data Scientist

сбер. itНа сервисе с: 20.08.26 19:59
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Наша команда помогает развивать сеть банкоматов Сбера и обеспечивать ее бесперебойную работу. Мы погружены в разные части этого процесса — от AI-агента в банкоматах нового поколения до автоматизации обработки заявок на техническое обслуживание устройств. В команде есть как современные решения на основе LLM, RAG и AI-агентов, так и классические ML-задачи.

  • Разрабатывать и развивать AI-агентов и LLM-системы: строить пайплайны, экспериментировать с моделями и подходами, оценивать качество и улучшать решения

  • Решать задачи классического ML и NLP: классификация, работа с текстами, эмбеддингами и другими ML-моделями

  • Проводить эксперименты с моделями и их параметрами, анализировать результаты и выбирать лучшие подходы

  • Разрабатывать пайплайны подготовки и обработки данных для ad-hoc аналитики и построения витрин

  • Организовывать и проводить оценку качества ML/LLM-решений, работать с разметкой данных

  • Участвовать в развитии решений на всех этапах: от постановки задачи и общения с заказчиком до внедрения и мониторинга в проде

  • Понимание принципов построения AI-агентов

  • Уверенное владение Python и SQL, умение работать с Git

  • Понимание основных этапов разработки ML-решения

  • Знание основ классического ML: классификация, регрессия, основные алгоритмы и метрики качества

  • Понимание основных подходов NLP и работы с текстовыми данными

Будет плюсом:

  • Знание RAG-систем

  • Знание Hadoop, Spark

  • Базовое понимание MLOps (Docker, Jenkins) и Linux

  • Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (офисный или гибридный режим работы)

  • Корпоративный спортзал и зоны отдыха

  • Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции

  • Программа адаптации и помощь руководителя на старте

  • ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии

  • Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

  • Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

  • Корпоративная пенсионная программа

  • Корпоративные мероприятия.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
Соц.сети
E

Data Scientist (Pricing)

emerging_travel_groupНа сервисе с: 20.08.26 19:16
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

#ds
Data Scientist (Pricing) ⚡️
Remote.

Emerging Travel Group — travel-tech компания с продуктами в сегментах B2C, B2B, B2A (RateHawk, Roundtrip, ZenHotels), которые помогают клиентам управлять всеми потребностями в путешествиях.

Расширяют Data Science‑команду в Emerging Travel Group по миру — ищу Data Scientist в направление Pricing ✨

Задачи: ценообразование для B2B/B2C, прогноз и оптимизация финансовых и операционных метрик, uplift‑моделирование, приоритизация инцидентов и эффективность customer journey (revenue growth, cost savings, business impact).

Проекты — от постановки задачи до пилота и передачи в прод.

Что важно:
• 3+ лет опыта в Data Science.
• End‑to‑end ML‑проекты: от формализации до результата.
• Классический ML: бустинги, классификация, регрессия.
• Uplift‑моделирование и временные ряды на реальных бизнес‑задачах.
• Python и SQL уверенно.

Плюсом:
• A/B‑тесты: метрики, сплиты, интерпретация.
• Работа со стейкхолдерами и понимание оптимизационных задач: pricing, LTV, retention.
• MLflow/DVC, Airflow, мониторинг моделей.

Читать подробнее:
→ Откликнуться тут

⚡️ - прямой контакт

Другие площадки
G

Senior ML Engineer

gettransferНа сервисе с: 20.08.26 19:01
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

ML Engineer — GetTransfer

GetTransferищет опытного ML Engineerдля разработки и внедрения ML-решений в production.
В периметре компании — широкий спектр проектов: от RightTech и mobilityдо fintech и других технологических направлений. Это возможность работать с разными типами ML-задач, современным стеком и практически безграничными возможностями для профессионального развития в области Machine Learning.

Что предстоит делать:
- разрабатывать и улучшать ML-модели;
- работать с большими объёмами данных;
- внедрять модели в production и поддерживать их жизненный цикл;
- выстраивать ML pipelines и MLOps-процессы;
- заниматься мониторингом качества моделей и данных;
- работать с Python и современным ML-стеком.

Ожидания:
- 5+ лет опыта в Machine Learning;
- сильный Python;
- опыт production deployment ML-моделей;
- опыт с MLOps, MLflow или аналогичными инструментами;
- понимание model/data versioning, CI/CD и автоматизации ML pipelines;
- опыт построения мониторинга моделей и data quality;
- умение работать с большими объёмами данных и сложными ML-системами.

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.