Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM-моделей. Ищем сильного senior-инженера в RL-направление: человека, который будет драйвить ключевые исследования и разработки, влиять на качество моделей и доводить сложные идеи до работающих решений.
_Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_
Обязанности
- Разрабатывать и улучшать RL-подходы для обучения VLM/LLM-моделей: выбор алгоритмов, постановка экспериментов и анализ результатов;
- Проектировать reward-функции и пайплайны обучения, выстраивать стратегии масштабирования под разные домены и сценарии, напрямую влияя на метрики качества;
- Определять требования к данным для RL: участвовать в построении пайплайнов сбора, фильтрации и подготовки датасетов;
- Развивать систему оценки reasoning-качества: внедрять и улучшать метрики в существующем eval-фреймворке, предлагать новые способы измерения качества под новые возможности модели;
- Работать на стыке с Pretrain / SFT / Infra: обеспечивать согласованность решений и перенос экспериментов в продакшн-пайплайн;
- Следить за состоянием области и переводить свежие идеи из статей в проверяемые эксперименты и инженерные решения;
- Глубоко погружаться в технические задачи: дебажить эксперименты, разбирать аномалии в обучении, находить узкие места и доводить решения до результата;
- Делиться экспертизой с командой: участвовать в код-ревью, помогать улучшать качество решений и подходы к экспериментам;
- Развивать инфраструктуру для RL.
Требования
- Глубокое понимание RL для LLM/VLM (RLHF, GRPO, PPO) и практический опыт;
- Понимание полного цикла обучения VLM/LLM (pretrain → SFT → RL) и того, как решения на каждом этапе влияют на финальные метрики;
- Опыт с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и inference-фреймворками.
- Сильный практический опыт постановки, проведения и анализа RL-экспериментов;
- Умение работать в условиях неопределённости и самостоятельно двигать сложные технические задачи;
- Умение выстраивать процессы в условиях неопределённости;
- Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами;
- Системное мышление: способность видеть картину целиком — от данных и reward-дизайна до eval и продакшн-метрик.
**Будет плюсом:**
- Опыт менторинга или технического лидерства в рамках отдельных проектов;
- Публикации или open-source вклад в области RL/LLM/VLM;
- Опыт вывода RL-обученных моделей в продакшн и поддержки их качества.
Условия
- крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка
- дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
- возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций
- возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.