- Страна
- Россия
NLP engineer в Алису
Оценка ИИРабота в одной из сильнейших ML-команд страны над флагманским продуктом с огромной аудиторией и отличным соцпакетом.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы в современных методах обучения LLM (RLHF, DPO) и опыта построения сложных агентных систем, что делает порог входа достаточно высоким.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в тексте не указана, но для позиций уровня Senior NLP в Яндексе рынок обычно предлагает от 400 000 до 650 000 рублей плюс значительные бонусы и опционы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🙂* NLP engineer в Алису
Наша команда учит Алису работать с реальными сервисами (Почтой, Диском, внешними), чтобы она не просто отвечала на вопросы, а действовала: писала письма, обновляла статусы, находила файлы. Мы ищем инженера, который поможет расширить функциональность Алисы.
Какие задачи вас ждут:
• Улучшать базовую самостоятельность модели
Продумывать решения, методы оценки и ревардинга модели, подходы к агентности и интеграции с сервисами, улучшать качество ответов как таковое.
• Строить новые инструменты и подходы
Наша задача — сделать модель, которая будет работать в среде и внутренних, и внешних сервисов, «как у себя дома».
• Интегрировать Алису с реальными сервисами
Разрабатывать коннекторы Почты, Диска, Календаря, трекеров задач и внешних API.
• Улучшать агентные пайплайны
Строить многошаговые сценарии: планирование, декомпозиция задачи, вызов инструментов, проверка результата и корректировка.
• Разрабатывать системы оценки и ревардинга
Придумывать метрики, которые отражают реальную пользу. Строить reward-модели, запускать эксперименты, закрывать петлю обратной связи.
• Тюнить поведение модели
Анализировать ошибки и сбои, собирать целевые датасеты и улучшать модель с помощью SFT, DPO, RLHF и других методов.
Мы ждём, что вы:
• Обладаете глубокими знаниями в DL и NLP
• Работали с LLM и пайплайнами вокруг них
• Интегрировали LLM или агентные решения в прод
Почему у нас хорошо:
Мы заботимся, чтобы вы были сыты, и компенсируем обеды. А на кофепойнтах всегда можно перекусить свежими фруктами. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩*{{apply_contact}}на нашем сайте
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- NLP
- Deep Learning
- LLM
- SFT
- DPO
- RLHF
- Python
- API Integration
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания современных методов дообучения моделей.
В каких случаях вы бы предпочли использовать DPO вместо классического RLHF с PPO, и какие риски это несет?
Оценка навыков проектирования агентных систем.
Как вы предложите реализовать механизм декомпозиции сложной задачи пользователя, требующей обращения к нескольким API (например, Почта и Календарь)?
Проверка умения работать с качеством данных и оценкой.
Как построить надежную reward-модель для оценки агентности, если прямые метрики успеха (success rate) трудно формализовать?
Оценка опыта работы с галлюцинациями и надежностью.
Какие методы вы используете для минимизации галлюцинаций при вызове внешних инструментов (tool calling) в многошаговых сценариях?
Проверка инженерных навыков в NLP.
Расскажите о вашем опыте оптимизации инференса LLM для работы в высоконагруженных сервисах в реальном времени.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
