ML-разработчик в команду Alice AI VLM Agents

Это одна из самых интересных зон в современном ML: здесь нужно одновременно понимать, как устроены сильные VLM, как заставить модель планировать действия и безошибочно пользоваться инструментами, как выстроить агентские среды для обучения и оценки — и как превратить всё это в функции, которыми в продуктах Яндекса будут пользоваться миллионы людей.

У нас много настоящего ресёрча и быстрый цикл внедрения: хорошие идеи не остаются в презентациях, а доходят до реальной модели и пользовательских сценариев.

Какие задачи вас ждут

Учить модель вызывать инструменты (tool calling)
Мы хотим, чтобы модель умела не только отвечать по изображению, но и действовать: вызывать OCR, парсеры, браузер, поиск и внутренние API. Вы будете развивать сам навык надёжного tool use — чтобы модель выбирала подходящий под задачу инструмент, корректно передавала аргументы и разбирала результат, в том числе когда инструмент вернул ошибку или мусор.

Развивать агентское планирование и многошаговость
Одного вызова инструмента мало: агент должен декомпозировать задачу, планировать последовательность действий, удерживать контекст между шагами, восстанавливаться после ошибок и доводить сложные визуальные сценарии до результата. Вы будете учить VLM вести себя как агент, а не как одношаговый «вопрос-ответ», а также повышать устойчивость этого поведения на длинных траекториях.

Строить продовые и непродовые агентские среды
Вам предстоит проектировать окружения, в которых агент учится, оценивается и работает: песочницы, симуляторы и бенчмарки для обучения и офлайн-оценки — и реальные продуктовые сценарии Яндекса. Задача — сделать так, чтобы агент вёл себя надёжно и предсказуемо и в непродовых средах, и в продакшене под нагрузкой.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждем, что вы

• Хорошо знаете ML и уверенно ориентируетесь в современных LLM или VLM
• Имеете практический опыт в CV, NLP или мультимодальном обучении
• Знакомы с Reinforcement Learning и понимаете, где RL-подходы применимы
• Понимаете, как строятся агенты и tool calling поверх LLM или VLM, или хотите этим заниматься
• Умеете формулировать гипотезы, ставить аккуратные эксперименты и делать выводы по результатам

Будет плюсом, если вы

• Работали с агентами, автономными пайплайнами или RL в интерактивных средах
• Обучали большие модели или large-scale ML-системы
• Знакомы с tool calling, агентными пайплайнами или обучением моделей работе с внешними инструментами — в том числе в продовых и непродовых средах
• Понимаете ограничения современных VLM и следите за трендами в области агентов и tool-augmented-моделей