Программист-исследователь (LLM)

Задачи: Проектировать и развивать пайплайны обучения LLM: SFT, Preference Optimization и другие alignment-подходы Формулировать и проверять гипотезы по улучшению поведения моделей: архитектурные решения, loss’ы, data-centric подходы, sampling Строить инструменты для генерации, разметки и оценки данных, включая semi-automatic и synthetic data сценарии Разрабатывать и поддерживать eval-фреймворки, метрики и бенчмарки для LLM (качество, устойчивость, alignment) Работать в тесной связке с другими исследователями и инженерами, доводя эксперименты до воспроизводимых и масштабируемых решений Требования: Уверенный Python и опыт написания поддерживаемого исследовательского кода Практический опыт с PyTorch Хорошее понимание Deep Learning и современных NLP-подходов, прежде всего Transformer-архитектур Опыт работы с задачами языкового моделирования, диалогов, машинным переводом, суммаризации или близких направлений Мы предлагаем: Гибкий график работы Бонусы и скидки от партнеров Офис в центре города ДМС Профессиональная команда Бонусы от партнеров Интересные задачи Откликнуться Формат работы комбинированный Уровень middle senior График работы полный Будет плюсом: Опыт с Reinforcement Learning/ Reward Modeling / Preference Optimization Исследовательский бэкграунд, публикации, open-source или собственные проекты Умение превращать «идею из статьи» в аккуратный и воспроизводимый эксперимент