- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML-разработчик в команду Alice AI VLM Reasoning
Оценка ИИЭто позиция в одной из самых передовых ML-команд страны (Яндекс, Алиса) с доступом к огромным вычислительным ресурсам и уникальным задачам. Отличный соцпакет и возможность влиять на продукт, которым пользуются миллионы.
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует глубокой экспертизы в самых современных областях ML: RLHF, VLM и reasoning. Работа с large-scale обучением и оптимизацией GPU-вычислений добавляет технической сложности.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты в Яндексе для ML-специалистов такого уровня обычно находятся на верхней границе рынка, часто включая значительную бонусную часть и опционы. Указанный диапазон соответствует рыночным ожиданиям для Senior/Lead ML ролей в Москве и Белграде.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Алисы, чтобы обучать мультимодальные модели будущего и решать сложнейшие задачи на стыке CV и NLP!
Описание вакансии
*🔎 ML-разработчик в команду Alice AI VLM Reasoning*
Привет! Я Лёша, руководитель команды Alice AI VLM Reasoning. Мы учим мультимодальные модели рассуждать: понимать документы, графики, таблицы и интерфейсы, аккуратно распознавать текст, а также доводим поведение модели до продуктового качества через RLHF. Если вы хотите драйвить мультимодальный reasoning и RL-алайнмент, работать со сложнейшими задачами на стыке текста, картинок и видео — ждём вас в команде.
Алексей Григорьев
Руководитель команды
Какие задачи вас ждут:
• Развивать RL и RLHF для VLMПредстоит переосмыслить методы алайнмента на стыке визуальной и текстовой модальностей: как наградить модель за правильный визуальный reasoning, как отучить её галлюцинировать и как превратить продуктовые требования в функцию награды. Внедрять решения в RLHF-пайплайн, чтобы поведение модели было предсказуемым и полезным.
• Развивать reasoning и работу с документами (OCR)Вы будете учить модель рассуждать над сложным визуальным контекстом: разбирать документы, таблицы, графики и интерфейсы, распознавать текст и следовать многошаговым инструкциям. Для этого предстоит собирать reasoning-данные и экспериментировать с UG-данными и AI-фидбэком.
• Разгонять large-scale-обучение до предельных скоростейRL loop для мультимодальных моделей — это один из самых сложных вызовов в современном ML. Предстоит ускорять генерацию на лету, профилировать узкие места и добиваться того, чтобы эксперименты крутились кратно быстрее, а GPU не простаивали ни секунды.
Мы ждём, что вы:• Отлично знаете классические ML, NLP и CV
• Понимаете, как устроены современные LLM или VLM, решали с их помощью прикладные задачи
• Имеете опыт работы с RL или RLHF, post-training или мультимодальным reasoning
• Следите за трендами в области LLM и VLM
Будет плюсом, если вы:• Работали с reasoning-задачами, post-training или RLHF/alignment
• Обучали большие модели или large-scale ML-системы
Наши бонусы:Мы заботимся о детях яндексоидов и устраиваем детские дни в офисе. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
#генеративные_технологии #ML #LLM #VLM #CV #NLP #RL #москва #питер #белград #гибрид #офис
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- LLM
- Computer Vision
- NLP
- OCR
- Reinforcement Learning
- RLHF
- VLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики мультимодального алайнмента.
Как бы вы подошли к проектированию функции награды (reward function) для VLM, чтобы минимизировать визуальные галлюцинации при анализе графиков?
Оценка навыков оптимизации обучения больших моделей.
Какие методы профилирования и устранения узких мест вы использовали при обучении моделей на больших кластерах GPU?
Проверка знаний в области визуального рассуждения.
В чем основные сложности реализации Chain-of-Thought для мультимодальных моделей по сравнению с чисто текстовыми LLM?
Оценка опыта работы с данными.
Как эффективно собирать и фильтровать данные для обучения VLM задачам OCR и понимания сложных табличных структур?
Проверка понимания современных архитектур.
Какие подходы к интеграции визуальной и текстовой модальностей в VLM вы считаете наиболее перспективными для задач reasoning?
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Data Scientist (Senior)
Data Scientist
Data Scientist Middle +
Data engineer
Сеньор-датасаентист в команду ML-разработки
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!