ML-инженер, GigaChat

Задачи: — Обучать модели принятия решений для классификации, выбора и оценки; проверять калибровку вероятностей, качество и скорость инференса. — Разрабатывать обучающие данные и методы оценки, исследовать мультимодальные решения и внедрять модели в продукты. — Развивать Giga-Embeddings: данные и синтетика, contrastive learning, hard negatives, дистилляция в компактные модели. — Разрабатывать решения для поисковых пайплайнов с индексированием миллиардов документов. — Проверять качество на MTEB / ruMTEB и продуктовых задачах поиска и ранжирования; развивать мультимодальность и внедрять модели в продукты. — Дообучать LLM на безопасность через online RL: готовить данные и reward-сигналы, обучать guard-модели и оценивать устойчивость защит. — Проводить red teaming, создавать тесты по cyber-, био- и ядерным рискам, проверять jailbreak и prompt injection; учитывать новые атаки в обучении. — Контролировать пропущенные нарушения, ложные срабатывания и избыточные отказы; развивать безопасность мультимодальных моделей. Требования: — Уверенные Python и PyTorch, практический опыт обучения нейросетей от 2-3 лет. — Понимание архитектур, функций потерь и оптимизации; умение готовить данные, выбирать метрики и анализировать результаты. — Умение читать статьи и реализовывать методы в коде. — Опыт post-training или готовность освоить его на практике. Будет плюсом: — Обучение эмбеддеров и мультимодальных моделей, distributed training и оптимизация инференса. — Online RL, RLHF / RLVR, DPO, reward- и guard-модели, red teaming; публикации или open-source вклад.