Руководитель направления Online RL (STEM) / Post-Training LLM в команду GigaChat
Контакты
500 000 - 1 000 000₽
Формат работы
hybrid/onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
head
Страна
Russia
pythonllmpytorchreinforcement learningdata pipelinesgpudistributed trainingonline rlreward modelsllm post training
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний
Пожаловаться
Зарплата и рынок
По рынку СНГ данных пока нет
На международном рынке: $298к/год ($230к - $375к)
85
Хорошая вакансия
развернуть
Роль четко определена с акцентом на передовые методы машинного обучения, а зарплата выше среднего по рынку, что делает эту вакансию привлекательной.
Кликните для подробной информации
Высокая зарплатаЧеткие обязанностиПередовые технологииГибридный формат работы
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
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 →