Research Engineer
Оценка ИИИнтересная позиция для опытных AI-инженеров, работающих с передовыми технологиями (LLM, 3D-параллелизм). Полная удаленка является большим плюсом, хотя отсутствие названия компании и вилки зарплаты немного снижает прозрачность.
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 требованием глубоких знаний в области 3D-параллелизма и низкоуровневой отладки распределенного обучения LLM. Роль требует не просто навыков разработки, но и серьезного исследовательского опыта от 3 лет.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПозиция Research Engineer с фокусом на LLM и распределенное обучение является одной из самых высокооплачиваемых в AI. Рыночные оценки для Senior-уровня в этой нише значительно выше средних по IT-рынку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Research Engineer
Требования:
Опыт в роли инженера-исследователя от 3 лет. Хорошо разбираешься в фундаментальных моделях. LLM в распределённом режиме с 3D+ параллелизмом. Уметь отлаживать сложные эксперименты на низком уровне. Писать поддерживаемый и воспроизводимый код. Уметь работать в команде и передавать свой опыт менее опытным коллегам.
Локация:*📍*Удалённо.
Контакт для отклика: Откликнуться +CV
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- LLM
- Distributed Training
- 3D Parallelism
- Python
- PyTorch
- Deep Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с распределенным обучением на больших кластерах.
Расскажите о вашем опыте настройки 3D-параллелизма (Data, Pipeline, Tensor). С какими основными проблемами производительности вы сталкивались?
Оценка навыков отладки сложных систем.
Как вы подходите к отладке численной нестабильности или расхождения градиентов при обучении фундаментальных моделей в распределенном режиме?
Проверка понимания современных архитектур.
Какие архитектурные изменения в последних LLM (например, Llama 3 или Mistral) вы считаете наиболее значимыми для повышения эффективности обучения?
Оценка культуры разработки.
Какими инструментами и практиками вы пользуетесь для обеспечения 100% воспроизводимости результатов ваших ML-экспериментов?
Проверка навыков менторства.
Опишите случай, когда вам приходилось объяснять сложную концепцию распределенного обучения менее опытному коллеге. Как вы структурировали процесс передачи знаний?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
