Хочу в команду RnD ML

Навыки

• AI-агенты
• Проектирование архитектуры
• Креативность
• Анализ данных
• LLM
• Machine Learning
• MVP и discovery

О компании и продукте

• Мы — управление экспериментальных систем машинного обучения (УЭСМО или RnD ML), разрабатываем прорывные AI-решения.
• Создание нативных омнимодальных архитектур, новых способов кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д. Разработка принципиально новых представлений и кодирования информации, а также стрим VLA взаимодействия с роботами 🤖
• Эксперименты с архитектурами LLM, оркестрация моделей, разработка прототипов агентных фреймворков и перспективных подходов к обучению, исследования по всему фронтиру современного LLM-строения.
• Разработка омнимодальной Full-Duplex архитектуры, которая слышит, говорит, нативно понимает перебивания и одновременно работает с речью, текстом и визуальной информацией. Проектирование архитектуры инструктивного редактирования в домене аудио. 🎼✨

Задачи

• работа с большими языковыми моделями, разбор имеющихся пайплайнов по кирпичикам, поиск направлений, где можно сделать diff +1-10%, генерация исследовательских гипотез, где можно сделать diff x2-x10
• обучение, валидация и имплементация новых state-of-the-art подходов для соответствующих задач
• упаковка исследований и презентация результатов, delivery до прод GigaChat
• публикация результатов исследований в топовых научных конференциях (опционально)

Требования

• опыт в современном трансформерном NLP, отличное теоретическое понимание этапов разработки топовых индустриальных LLM, практический опыт (включая pet-проекты) хотя бы в одном релевантном этапе
• хорошая насмотренность по научным и индустриальным статьям, понимание, в какую сторону развивается отрасль, какие направления исследований самые «горячие», какими методами/моделями/датасетами достигаются те или иные результаты, какими бенчмарками это валидируется и т.п

Будет плюсом

• большой опыт в классическом ML/NLP
• публикации уровня А/А* и опыт написания статей
• призовые места в соревнованиях по машинному обучению (Kaggle, etc.)

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.