Стажер NLP Engineer (команда GigaChat Pretrain)

Описание

Мы в GigaChat делаем core-технологию генеративной языковой модели: она пишет тексты, генерирует изображения, пишет код, отвечает на вопросы и ведёт диалоги. Прошлой осенью мы выпустили сильную русскоязычную модель GigaChat MAX уровня GPT-4 (метрики — [в статье на Habr](https://habr.com/en/companies/sberdevices/articles/855368/)). Зимой [выложили в открытый доступ](https://habr.com/en/companies/sberdevices/articles/865996/) одну из наших MoE-моделей. И на этом не остановились — двигаемся дальше! Сейчас у нас фокус в несколько направлений: 1\. Исследования и эксперименты — стабилизация и развитие архитектур (новые виды attention, улучшение тестового стенда изменений) — методы улучшения обучения (оптимизация, лоссы и режимы вроде FIM/MTP, балансировка MoE) — скейлинг-законы (для гиперпараметров, качества и стоимости) — постоянный разбор свежих статей и идей индустрии 2\. Инфраструктура и параллельные тренировки 5-D параллелизм, ускорение мультимодальных и гигантских MoE-моделей на больших кластерах. 3\. Фреймворк распределённого обучения Разработка GigaFSDP, эксперименты с FP8/mixed-precision, устойчивость и эффективность обучения на больших масштабах. 4\. Низкоуровневые оптимизации Оптимизация операций на уровне CUDA/triton ядер, улучшение производительности NCCL, профилирование и устранение узких мест. 5\. Качество и метрики Развитие оценки GigaChat: от международных олимпиадных задач до метрик, специфичных для русского языка. Ищем NLP Engineer, с кем будем делать GigaChat умнее. Для экспериментов у нас — кластер с большим числом A100/H100. ### Обязанности: * доводить качество на русском до уровня ChatGPT и выше * придумывать и проверять идеи, которые дают практический выигрыш * помогать решать задачи внутренних клиентов Сбера — с прицелом на внешних пользователей * следить за индустрией: читать статьи, быстро проверять гипотезы, делиться результатами. ### Требования: * уверенный Python и PyTorch * база по алгоритмам и математике (линейная алгебра, оптимизация, вероятности) * опыт обучения DL-моделей: от «просто моделей» до больших * теоретическое понимание алгоритмов распределенного обучения * представление о текущем ландшафте LLM и трендах. ### Плюсом будет: * опыт с распределённым обучением (DDP/FSDP/параллелизмы), CUDA/NCCL/профилирование, MoE/FP8, мультимодальные модели, построение метрик качества. Даже если у тебя нет опыта с LLM, но ты много занимался NLP исследованиями или инженерными оптимизациями — не стесняйся откликнуться! ### Условия: * удалённо по России * возможность оформления в акктеритованную IT-компанию * годовая премия по итогам работы до 6 окладов * регулярный пересмотр зарплат * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 программ СберУниверситета для роста * программа адаптации и помощь руководителя на старте * крупнейшее DS&AI community – более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсионная программа * ипотека для сотрудников по дисконтной программе * СберПрайм+ и скидки у партнёров * бонус за рекомендации в команду.

Обязанности

###

Требования

###

Условия

###