Разработчик С++ базовых технологий генеративного ответа Поиска (Нейро)

Наша команда разрабатывает и развивает бэкенды на основе LLM-моделей (под брендом YandexGPT/Алиса). Мы занимаемся непосредственно инференсом на GPU-ускорителях, а также огромным спектром вопросов, связанных с развитием и поддержкой продукта: API взаимодействия с фронтендом, реализацией ML-стека в рантайме, логами для аналитики и многим другим. Вместе с нами вы сможете поработать над сложными и разнообразными задачами.

Какие задачи вас ждут

Инференс тяжёлых языковых генеративных моделей на GPU-ускорителях
Сердце LLM-based-продуктов — это, конечно, непосредственное вычисление LLM-моделей. Вас ждёт решение задач аллокации различных компонентов с LLM-моделями, настройка их взаимодействия, релизных процессов, подбор различных параметров для оптимизации.

Разработка бэкенда генеративного ответа
Бэкенд поискового генеративного ответа — сложный многокомпонентный продукт. Важно не только вычислить что-то с помощью LLM-модели, но и:

• приносить данные на вход модели;
• правильно сохранять результаты для отдачи их пользователям;
• настраивать взаимодействие с фронтендом (стриминг, например);
• обеспечивать продуктовым и ML-командам возможность проводить эксперименты и улучшать продукт.

Всё вместе порождает немало содержательных и сложных задач. Работа в бэкенде поисковых LLM открывает много технических вызовов, менее привычных в продуктах, которые не работают с LLM-моделями. Ведь вычисления, длящиеся не сотни миллисекунд, а многие секунды, требуют пересмотра устоявшихся подходов.

Разработка внутренних инструментов для ML-прототипирования
Наша команда также участвует в разработке внутреннего сервиса, с помощью которого ML-команды могут создавать и проверять прототипы генеративных ответов, а затем прозрачно портировать их в рантайм. Инструмент технологически сложный и активно развивается. Необходима разработка различных компонент этого сервиса, а также настройка приёмочного процесса.

Мы ждем, что вы

• Разбираетесь в базовых алгоритмах и структурах данных
• Хорошо знаете С++
• Знакомы с паттернами и идиомами построения программного обеспечения
• Умеете писать надёжный и читабельный многопоточный код