AI Researcher (Middle to Senior+) в RnD NLP (SberAI)

Навыки

• Креативность
• LLM
• Machine Learning
• NLP
• Постановка задач и ТЗ
• Transformers / HuggingFace

О компании и продукте

• Вакансия AI Researcher (Middle to Senior+) в RnD NLP (SberAI) в г Москва | Сбер. AI Researcher (Middle to Senior+) в RnD NLP (SberAI). 18 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист. Мы — исследовательская команда, работающая на переднем краю LLM-технологий. Мейнстрим LLM-рецепт — это потолок, который мы пытаемся пробить: ищем архитектурные ходы, новые objective-функции, нестандартные режимы reasoning'а — всё, что может дать кратный прирост качества/скорости. Жизненный цикл идеи: от гипотезы до PoC-фреймворка и прода флагманской LLM. Если коротко: мы ищем людей, которым интересна прикладная исследовательская работа в среднем и высоком risk-reward профиле. Над чем сейчас работаем (краткий примерный список)
• Мы делаем ставку на архитектурные и training-инновации, где количество GPU перестаёт быть единственным фактором. Если такая постановка задачи будоражит кровь — пишите

Задачи

• разбирать существующие LLM-пайплайны до компонент, находить места для апгрейда не на 1%, а в разы
• формулировать research-гипотезы и доводить их от абляций до полного pretrain/post-train цикла со scaling laws
• обучать, валидировать, имплементировать новые архитектуры и objectives — иногда с залезанием в инфраструктуру (kernel'ы, training-фреймворк, serving)
• упаковывать результаты, доводить до PoC, инференс-движка, пилотных проектов
• публиковаться на A/A*-конференциях — опционально, но мы поощряем

Требования

• глубокое понимание современного трансформера и этапов LLM-пайплайна
• умение писать качественный и воспроизводимый ML-код, опыт запуска/обучения моделей в multi-gpu (лучше в multi-node) режиме
• практический опыт на каком-то из этапов LLM-строения — индустриальный или серьёзный pet-project, формат не принципиален
• хорошая насмотренность по литературе и способность читать paper'ы критически, отличать зёрна от плевел
• умение быстро валидировать смелые гипотезы

Будет плюсом

• опыт в классическом ML/NLP до эпохи больших моделей
• публикации уровня A/A* и опыт прохождения review-цикла
• опыт large-scale training (multi-node, FSDP/DeepSpeed/Megatron)
• призовые места в Kaggle и подобных

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• система обучения для профессионального и карьерного развития
• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
• программа ипотеки для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• альтернативные архитектуры — encoder-decoder, гибридные attention (linear + softmax), sparse/MoE с нестандартным dispatching'ом, итеративные/loop-трансформеры
• новые training objectives и режимы обучения — multi-token и future-state prediction, RL-pretraining, дистилляция против ансамблей teacher-моделей
• reasoning — латентный/омнимодальный reasoning, обучаемые value-сети, MCTS-подобный поиск, self-play, ансамбли гетерогенных моделей
• эффективность и inference — адаптивные вычисления, MoD/early-exit, serving для нестандартных архитектур
• специализированные направления — символьные/фонетические задачи, креативная генерация, agentic capabilities
• Какие-то из гипотез этих треков доедут до PoC/прода, какие-то умрут на small-scale. Это ожидаемо
• One More Thing
• Если вы рок-звезда (уровень техлида и выше) — у нас отдельный трек найма
• Предлагаем compute без бюрократии, можем обсудить запуск нового research-трека под вас, потенциально своя команда и инженерная поддержка под скейлинг, прямое участие в стратегии направления — что мы делаем, во что не верим, на чём фокусируемся на длинном горизонте

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.