Мы в GigaChat делаем core-технологию генеративной языковой модели: она пишет тексты, генерирует изображения, пишет код, отвечает на вопросы и ведёт диалоги. Прошлой осенью мы выпустили сильную русскоязычную модель GigaChat MAX уровня GPT-4 (метрики — в статье на Habr). Зимой выложили в открытый доступ одну из наших MoE-моделей. И на этом не остановились — двигаемся дальше!
Сейчас у нас фокус в несколько направлений:
- Исследования и эксперименты: стабилизация и развитие архитектур (новые виды attention, улучшение тестового стенда изменений), методы улучшения обучения (оптимизация, лоссы и режимы вроде FIM/MTP, балансировка MoE), скейлинг-законы (для гиперпараметров, качества и стоимости), постоянный разбор свежих статей и идей индустрии.
- Инфраструктура и параллельные тренировки: 5-D параллелизм, ускорение мультимодальных и гигантских MoE-моделей на больших кластерах.
- Фреймворк распределённого обучения: разработка GigaFSDP, эксперименты с FP8/mixed-precision, устойчивость и эффективность обучения на больших масштабах.
- Низкоуровневые оптимизации: оптимизация операций на уровне CUDA/triton ядер, улучшение производительности NCCL, профилирование и устранение узких мест.
- Качество и метрики: развитие оценки GigaChat: от международных олимпиадных задач до метрик, специфичных для русского языка.
Ищем NLP Engineer, с кем будем делать GigaChat умнее. Для экспериментов у нас — кластер с большим числом A100/H100.
Чем предстоит заниматься
- Доводить качество на русском до уровня ChatGPT и выше.
- Придумывать и проверять идеи, которые дают практический выигрыш.
- Помогать решать задачи внутренних клиентов Сбера — с прицелом на внешних пользователей.
- Следить за индустрией: читать статьи, быстро проверять гипотезы, делиться результатами.
Требования
- Уверенный Python и PyTorch.
- База по алгоритмам и математике (линейная алгебра, оптимизация, вероятности).
- Опыт обучения DL-моделей: от «просто моделей» до больших.
- Теоретическое понимание алгоритмов распределенного обучения.
- Представление о текущем ландшафте LLM и трендах.
Плюсом будет опыт с распределённым обучением (DDP/FSDP/параллелизмы), CUDA/NCCL/профилирование, MoE/FP8, мультимодальные модели, построение метрик качества.
Даже если у тебя нет опыта с LLM, но ты много занимался NLP-исследованиями или инженерными оптимизациями — не стесняйся откликнуться!
Условия
- Удалённо по России.
- Возможность оформления в аккредитованную IT-компанию.
- Годовая премия по итогам работы до 6 окладов.
- Регулярный пересмотр зарплат.
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
- Более 400 программ СберУниверситета для роста.
- Программа адаптации и помощь руководителя на старте.
- Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсионная программа.
- Ипотека для сотрудников по дисконтной программе.
- СберПрайм+ и скидки у партнёров.
- Бонус за рекомендации в команду.
