Назад
обновлено 2 дня назад

Руководитель направления Online RL (STEM) / Post-Training LLM в команду GigaChat

500 000 - 1 000 000₽
Формат работы
hybrid/onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
head
Страна
Russia
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Руководитель направления Online RL (STEM) / Post-Training LLM в команду GigaChat (Python/PyTorch): развитие методов online-RL и post-training для LLM с акцентом на проектирование экспериментов, reward-сигналы и надёжные пайплайны обучения. Фокус на distributed training, эффективном использовании GPU, воспроизводимости экспериментов и масштабировании улучшений качества моделей.

Локация: Москва; формат работы — гибрид или офис.

Зарплата: 500 000–1 000 000 ₽ в месяц на руки.

Компания

Сбер развивает GigaChat и команду online-RL для post-training больших языковых моделей.

Что делать

  • Разрабатывать и улучшать методы online-RL и post-training для LLM.
  • Проектировать и проводить ML-эксперименты: формулировать гипотезы, настраивать конфигурации, анализировать результаты и причины изменений качества.
  • Строить инфраструктуру обучения и поддерживать пайплайны online-RL от генерации rollout'ов и сбора reward-сигналов до обновления весов модели.
  • Обеспечивать воспроизводимость экспериментов через версионирование данных, конфигураций и чекпоинтов, а также контроль деградаций.
  • Оптимизировать throughput и использование GPU, включая distributed training, параллелизм и профилирование узких мест.
  • Разрабатывать reward-сигналы, пайплайны подготовки данных и системы оценки качества во взаимодействии с исследователями, инженерными, дата- и инфраструктурными командами.

Требования

  • Отличное владение Python и PyTorch.
  • Практический опыт в LLM post-training, включая RLHF, online-RL, DPO или смежные направления.
  • Опыт проведения ML-экспериментов от постановки гипотезы до реализации, анализа и выводов.
  • Понимание distributed training: Data Parallel, FSDP, DeepSpeed или аналогов.
  • Умение писать чистый, надёжный production-ready код и самостоятельно находить узкие места в сложных системах.

Хорошо, если есть

  • Опыт работы с reward-моделями, process-reward-моделями и LLM-as-a-judge.
  • Опыт создания сред исполнения, sandbox'ов и верификаторов для code- или STEM-задач.
  • Опыт large-scale inference и оптимизации генерации с vLLM или SGLang.
  • Знание open-source стеков для обучения LLM, включая verl, Megatron и TRL.
  • Публикации, open-source-вклад или сильный прикладной track record.

Культура и преимущества

  • Возможность выбрать гибридный формат или работу в офисе.
  • Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
  • Расширенный ДМС, страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
  • Более 400 образовательных программ СберУниверситета.
  • Корпоративный спортзал, зоны отдыха, льготная ипотека до 7%, подписка СберПрайм+ и скидки партнёров.

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →