Развиваем ИИ с научной точки зрения: создаем и исследуем новые методы и подходы. Ищем ML-исследователя, который хочет писать научные статьи и публиковаться на главных ИИ-конференциях.
Если вас вдохновляет наука и инновации — эта вакансия для вас!
Почему наша команда интересна ML-исследователям?
Мы исследуем новые методы ИИ и пишем научные публикации на основе полученных результатов. Наша цель — двигать технологии вперед. Мы выбираем темы исследований так, чтобы публикации были интересны и полезны для комьюнити.
Вот вокруг чего сконцентрированы наши основные научные интересы:
LLM Alignment. Изучаем методы создания безопасного ИИ и ищем способы применить их в новых задачах, чтобы улучшать способность LLM решать задачи.
LLM Reasoning. Исследуем подходы, как улучшить качество работы LLM в zero- и few-shot-режимах.
Efficient Methods. Ищем новые архитектуры, которые способны решать задачи с меньшими вычислительными затратами не теряя в качестве.
Multimodal LLMs. Исследуем новые методы улучшения возможностей LLM работать с модальностями, отличными от текста, например с изображениями.
CV Representation Learning. Создаем новые подходы для обучения репрезентаций изображений, в том числе для генеративного моделирования.
Как мы работаем:
Сконцентрированы на создании новых технологий, и нам это очень нравится.
Стараемся угадать тренды в ИИ и быть первыми в исследованиях.
Работаем в горизонтальной структуре, где каждый имеет право голоса.
Вкладываемся в образование: работаем со студентами в лаборатории МФТИ и участвуем в образовательных программах.
Уделяем много времени выступлениям и прочей активности. Если мы сделали что-то крутое, но об этом никто не узнал, то этого не было.
Оплачиваем участие в топовых ИИ-конференциях.
Чем предстоит заниматься?
Постоянно находиться в поиске новых идей для статей.
Генерировать идеи, проверять их экспериментально и доносить результат до команды.
Участвовать во всем жизненном цикле статьи: от написания текста на основе успешных экспериментов вместе с командой, до выступлений на конференциях и митапах с рассказом о результате.
Оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны.
Улучшать общую инфраструктуру исследований.
Что мы ожидаем от кандидата?
У вас есть опыт в RnD: обучали модели в промышленном масштабе, имеете крепкий опыт в PyTorch и распределенном обучении.
Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения.
У вас есть четкое видение, что нужно делать и почему это приведет нас к новым крутым технологиям ИИ.
Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных.
Готовы учиться писать научные статьи.
Мы верим, что лучшие исследователи рождаются из ML-инженеров, которые начинают концентрироваться на создании новых технологий.
Что мы предлагаем?
Работу в офисе или удаленно — по договоренности.
Платформу обучения и развития «Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии.
Комплексную программу заботы о здоровье. Оформим полис ДМС с широким покрытием и страховку от несчастных случаев. Предложим льготные условия страхования для ваших близких.
Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании.
Линейку льготных тарифов на продукты Т-Банка.
Частичную компенсацию затрат на спорт.
Well-being-программу, которая помогает улучшить психологическое и физическое здоровье, а также разобраться с юридическими и финансовыми вопросами.
Три дополнительных дня отпуска в год.
Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании.
Лидия Эсенкулова IT-рекрутер
О компании Т-Банк
Сфера
Банки / Финтех
Инвестиции
$100M+
Размер
1001+
Т-Банк — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Т-Банка стали 36 млн. человек по всей России.