Статья про то, как устроен Фотоинпут и Alice AI VLM
Обязанности:
Обучать Alice AI VLMНам важно, чтобы модель на фундаментальном уровне понимала, как работать в системе, как давать ответы, которые решат задачу пользователя. Предстоит создавать качественные и нетривиальные награды для модели и улучшать свойства Alice AI VLM: например, полезность, фактологичность — за счёт RLHF. Улучшать качество на образовательных сценариях
Мы делаем Алису полезным помощником по объяснению задач в различных научных дисциплинах: математике, геометрии, физике и других. Нужно делать масштабируемые пайплайны сбора качественных данных, создавать для модели награды, повышающие точность ответов при решении задач. Развивать агентские навыки у Alice AI VLM
Ваша задача — учить модель работать с внешними инструментами в tool-call-режиме за счёт обучения в различных агентских средах. Внедрять новые фичи и искать точки роста
Мы используем большой каскад метрик для выбора лучших кандидатов на выкатку и A/B-тестирование, чтобы оценивать влияние на рабочих задачах наших пользователей. Те же самые инструменты помогают нам искать точки роста: новые фичи или существующие проблемы. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Ключевые навыки:
- Горите темой больших мультимодальных моделей и занимались их обучением
- Хорошо знаете NLP/CV и следите за трендами в LLM/VLM
- Умеете решать ML-задачи полного цикла — от сбора разметки до внедрения в продакшен
