- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Стажер-разработчик Alice AI LLM-Search (Нейро)
Оценка ИИИсключительная возможность для старта карьеры: работа с передовыми технологиями (LLM, RL), доступ к огромным вычислительным ресурсам (H100/H200) и сильное комьюнити экспертов. Высокая вероятность найма в штат после стажировки.
Сложность вакансии
Оценка ИИОчень высокий порог входа из-за многоэтапного отбора (контест, алгоритмы, ML-секция) и необходимости глубоких знаний в области LLM и RL. Работа в Яндексе над флагманским продуктом подразумевает конкуренцию среди лучших студентов топовых вузов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля стажировок в BigTech компаниях в России уровень оплаты обычно фиксированный и выше среднего по рынку для начинающих специалистов, однако точные цифры в объявлении не указаны. Рыночные оценки для ML-стажеров в Москве варьируются от 60 до 120 тысяч рублей в месяц в зависимости от часов.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Intern LLM Developer position within the Alice AI LLM-Search team at Yandex. As a student with a deep fascination for Large Language Models and Reinforcement Learning, I have been following Yandex's progress with Neuro and Alice closely. The opportunity to work on multi-stage search systems and state-of-the-art alignment techniques like DPO and GRPO is exactly the kind of challenge I am looking for.
My background includes a solid foundation in Python, Deep Learning, and ML basics. I am particularly excited about the prospect of optimizing models for millions of users and working with massive compute resources like H100/H200 clusters. I am prepared to undergo the rigorous selection process, including the contest and technical sections, to prove my skills and contribute to the team's success.
I am a proactive learner who stays up-to-date with the latest research papers and is ready to take ownership of tasks from research to production. I look forward to the possibility of discussing how my skills and enthusiasm for AI can benefit the Yandex Search team.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Alice AI и создавайте будущее LLM-поиска вместе с Яндексом — отправляйте резюме прямо сейчас!
Описание вакансии
Привет! Мы из команды Alice AI LLM-Search Яндекс Поиска ищем стажеров для разработки Нейро — системы LLM с поиском для ответов в чате Алисы (внедрена в Яндекс Поиск). Вызовы: сложные запросы вроде «план путешествия для просмотра косаток летом» требуют многостадийного поиска, картинок, отелей и высокой достоверности.
Мы занимаемся Align-моделями: SFT, RL (DPO, CE-RL, GRPO), ревордами, длинными контекстами, MoE и оптимизациями (квантование, дистилляция, спекдеки) для миллионов пользователей.
Наша команда состоит из сильных ребят из топ-вузов: МФТИ, ФКН, ИТМО, БГУ, ШАД.
Задачи:
- Исследовать/реализовывать новые RL-подходы для реворд-моделей (текст, изображения, структура).
- Оптимизировать модели для масштаба (квантование, дистилляция, дебаж).
- Искать точки роста (длинный контекст, vision), превращать в задачи, вести до конца (разработка + менеджмент).
Требования:
- Пройти всю воронку отбора (контест, алго-секция, ml-секция).
- Знание LLM (архитектура, обучение).
- DL/ML basics.
- Python.
- Чтение статей, готовность к вызовам.
Плюс: опыт RL, оптимизаций/инференса.
Бенефиты: при успешном прохождении найм, а в качестве штатного сотрудника ежеквартальные командировки, много ресурсов для экспериментов (сотни H100, H200, A100 GPU).
Отправляйте резюме Откликнуться.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Large Language Models
- Deep Learning
- Reinforcement Learning
- SFT
- DPO
- Distillation
- Mixture of Experts
- Quantization
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания современных методов выравнивания моделей, упомянутых в вакансии.
В чем ключевое различие между методами DPO и PPO при обучении LLM, и в каких случаях один предпочтительнее другого?
Вакансия предполагает работу с миллионами пользователей, где важна скорость.
Какие методы квантования весов (например, INT8, FP8, NF4) вы знаете и как они влияют на перформанс и точность модели при инференсе?
Команда работает над сложными многостадийными запросами.
Как бы вы подошли к задаче оценки достоверности (hallucination detection) ответов модели в системе LLM-Search?
Проверка базовых знаний архитектуры Transformer.
Объясните механизм работы Mixture of Experts (MoE). Какие преимущества и сложности возникают при обучении и деплое таких моделей?
Обязательный этап отбора в Яндекс.
Решите задачу на динамическое программирование или обход графа (типичный вопрос алго-секции).
Похожие вакансии
AI Data Scientist Intern
Middle+ ML разработчик
Intern, Software Engineering - Computational Chemistry
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Стажер в Data Science
Data Science Intern (Summer 2026)
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!
- Страна
- Россия