- Страна
- Россия
NLP-разработчик в команду качества претрейна Alice LLM
Оценка ИИЭто топовая позиция в одной из ведущих технологических компаний России. Работа над Alice LLM — это передний край технологий (SOTA), отличный соцпакет и возможность влиять на продукт, которым пользуются миллионы. Единственный минус — отсутствие указанной зарплаты.
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 ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в NLP и LLM, а также опытом работы с вычислительно тяжелыми экспериментами и скейлингом моделей. Работа в Яндексе над Alice LLM подразумевает высочайшие стандарты качества кода и понимания теории ML.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты в Яндексе для ML-специалистов такого уровня обычно находятся в верхнем дециле рынка, часто включая значительную бонусную часть и опционы (RSU). Предложенная роль соответствует уровню Senior/Lead по сложности задач.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🙂* NLP-разработчик в команду качества претрейна Alice LLM
Ищем ML-разработчика, который будет улучшать качество претрейна Alice AI LLM. Это направление, отвечающее за умность базовой модели и качество данных.
Какие задачи вас ждут:
• Эксперименты с претрейн-моделями
Ставить и анализировать вычислительно тяжёлые эксперименты с претрейн-стадией. Проверять гипотезы об источниках прироста ризонинг-способностей внутри различных срезов умности. Постановка и выбор сетапа эксперимента — это довольно творческий этап.
• Пайплайны данных
Строить эффективные пайплайны сбора обучающих данных, их синтеза, обработки и фильтрации в новых доменах. Масштабировать пайплайны, делать более эффективными.
• Изменение обучения
Модифицировать обучение модели для улучшения ризонинга. Внедрять изменения в обучающий пайплайн и оценивать их влияние на качество.
• Экспертные модели
Обучать 1) модели-верификаторы для проверки качества данных и ответов; 2) модели для генерации обучающих данных — SOTA в своём узком домене; 3) модели-фильтры для отсева некачественных данных.
• Исследование скейлинга
Исследовать законы скейлинга качества модели с точки зрения данных и вычислений. Определять, как масштабирование влияет на рост рассуждающих способностей.
Мы ждём, что вы:
• Глубоко разбираетесь в NLP
• Знаете Python и разрабатывали на нём
Почему у нас хорошо:
Нам важно здоровье сотрудников, поэтому в крупных офисах у нас есть спортзалы — с тренажёрами, инвентарём и душевыми. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
#генеративные_технологии #ML #python #удалённо #гибрид #офис
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- NLP
- Python
- LLM
- Machine Learning
- Data Pipelines
- Scaling Laws
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальных принципов обучения больших моделей.
Расскажите о вашем опыте работы с Scaling Laws: какие зависимости вы наблюдали между объемом данных, размером модели и качеством?
Оценка практических навыков работы с данными для LLM.
Какие методы фильтрации и синтеза данных вы считаете наиболее эффективными для улучшения логических способностей (reasoning) модели?
Проверка умения оптимизировать процессы обучения.
Как бы вы подошли к оптимизации пайплайна обучения, если текущие эксперименты занимают слишком много времени и ресурсов?
Оценка навыков создания вспомогательных моделей.
Какую архитектуру вы бы выбрали для модели-верификатора качества ответов и по каким метрикам оценивали бы её эффективность?
Проверка творческого подхода к экспериментам.
Опишите самый сложный или необычный эксперимент с претрейном, который вы ставили: какая была гипотеза и какой результат вы получили?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
