DL-разработчик в команду исследования архитектуры Alice AI LLM
Навыки
- CUDA / ONNX / TensorRT
- LLM
- Инференс LLM
- Machine Learning
- PyTorch
О компании и продукте
- DL-разработчик в команду исследования архитектуры Alice AI LLM
- Наша команда отвечает за исследование архитектуры и обучение моделей Alice AI LLM. Мы занимаемся претрейном LLM, ставим эксперименты с самыми современным подходами, оптимизируем распределённое обучение на большом GPU-кластере, и в итоге наши базовые модели внедряются в ключевые продукты Яндекса. Ищем опытного DL-инженера, который присоединится к команде базовой технологии. Какие задачи вас ждут Воспроизведение и улучшение мировых наработок по обучению LLM
Задачи
- Вы будете реализовывать и исследовать архитектуры LLM и все составные части обучения
- Ваша работа может включать реализацию новых оптимизаторов, постановку экспериментов с Mixture of Experts, улучшение attention-а и многое другое
- Вы будете ставить эксперименты для достижения максимального качества и эффективного инференса моделей
- Повышение эффективности распределённого обучения на GPU
- Вам предстоит ускорять обучение моделей на кластере, исследовать и реализовывать наиболее оптимальные стратегии параллелизма, профилировать CUDA и CPU-код и находить ботлнеки
- Разбор релевантных публикаций
- Нужно будет глубоко анализировать релевантные современные публикации по теме, выявлять наиболее перспективные и полезные подходы, а затем воспроизводить их и улучшать
- Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Требования
- Обучали и реализовывали трансформерные модели на PyTorch
- Понимаете, как устроены современные LLM
- Имеете опыт в распределённом обучении и знаете, какие алгоритмы в нём используются
- Обладаете крепкой базой в машинном обучении
- От 3 лет
Будет плюсом
- Разрабатывали на CUDA или Triton
- Умеете выявлять и устранять проблемы в процессе обучения на GPU
- Знакомы с FSDP и ZeRO, понимаете концепции Model Parallelism
Условия
- Гибридный
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии31 день
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 28 дней назад
Среди похожихНет данных105 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдMiddleвыведено из другого признака
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
Географияне указана
Зарплата≈ 310 000 RUB в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- careerОсновная публикация · 2026-05-26
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — yandex.ru.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд
Business Analyst- Digital Transformation
- Middle
- Гонконг
- Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд
системного аналитика — работа System Analyst
- Middle