- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML-разработчик в команду алайнмента VLM
Оценка ИИЭто вакансия в топовой технологической компании (Яндекс) над одним из самых актуальных направлений в AI. Работа с VLM и RL предоставляет уникальные возможности для профессионального роста, а расширенный соцпакет и доступ к мощным вычислительным ресурсам делают предложение максимально привлекательным.
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует глубокой экспертизы на стыке NLP, CV и RL, а также навыков оптимизации высоконагруженного обучения (large-scale training). Работа с VLM и алайнментом — это передовой край ML, требующий не только инженерных навыков, но и сильной исследовательской базы.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиций уровня Senior/Lead ML в Яндексе в Москве рыночный диапазон составляет от 400 000 до 700 000 рублей и выше, включая бонусы и опционы. Предложение, скорее всего, соответствует или превышает верхние границы рынка для редких специалистов по RL и VLM.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Яндекса и создавайте будущее мультимодального интеллекта уже сегодня!
Описание вакансии
*🌐 ML-разработчик в команду алайнмента VLM*
*Мы превращаем сырой мультимодальный интеллект в умного и полезного ассистента. Если вы хотите драйвить развитие мультимодального RL, работать со сложнейшими задачами на стыке текста, картинок и видео и видеть, как ваши ресёрч-прорывы превращаются в продукт для миллионов, — ждём вас в команде!
Алексей ГригорьевРуководитель команды алайнмента VLM*
Какие задачи вас ждут:
• Развивать методы RL для VLM
Вам предстоит переосмыслить методы алайнмента для работы на стыке визуальной и текстовой модальностей. Как наградить модель за правильный визуальный reasoning? Как отучить её галлюцинировать при описании изображения?
• Прокачивать мультимодальные навыки
Вы будете учить модель понимать сложный контекст: анализировать графики, разбирать видеопотоки и безупречно следовать многошаговым инструкциям.
• Разгонять large-scale-обучение до предельных скоростей
RL-loop для мультимодальных моделей — один из сложных вызовов в современном ML. Вам предстоит ускорять генерацию на лету, профилировать узкие места и добиваться того, чтобы эксперименты крутились быстрее, а GPU не простаивали.
Мы ждём, что вы:
• Отлично знаете классические ML, NLP и CV
• Понимаете, как устроены LLM/VLM, решали с их помощью прикладные задачи или имеете релевантный исследовательский опыт
• Следите за трендами в области LLM/VLM, умеете отличать хайп от рабочих практик и готовы быстро реализовывать новые идеи
Почему у нас классно:
Мы предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩 {{apply_contact}} на нашем сайте*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Large Language Models
- Computer Vision
- NLP
- Reinforcement Learning
- VLM
- GPU Optimization
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики мультимодальных моделей и проблем их обучения.
Какие основные подходы к алайнменту VLM вы знаете и в чем их отличие от стандартного RLHF для текстовых моделей?
Оценка способности кандидата бороться с одной из главных проблем VLM.
Как бы вы предложили бороться с визуальными галлюцинациями в моделях, описывающих изображения?
Проверка инженерных навыков оптимизации обучения.
Какие техники вы бы использовали для ускорения RL-loop при обучении мультимодальных моделей на большом количестве GPU?
Оценка понимания механизмов внимания в мультимодальном контексте.
Как эффективно интегрировать визуальные фичи в архитектуру LLM, чтобы сохранить способность модели следовать сложным инструкциям?
Проверка навыков работы с данными для обучения с подкреплением.
Как спроектировать функцию вознаграждения (reward function) для задачи визуального рассуждения (visual reasoning)?
Похожие вакансии
Аналитик/MLE в команду эффективности
Data Scientist
Data Engineer / DataOps Engineer
Аналитик / MLE (Middle/Senior/Staff) в команду эффективности
Data Scientist Middle
Data инженер (Middle+)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!