Мы — отдел экспериментальных технологий в AI VK, который решает широкий спектр ML- и DL-задач. Наша команда анализирует, как наши разработки можно переиспользовать и где применить, а затем масштабировать.

Мы строим LLM-команду, ищем людей с опытом алаймента, RAG-сценариями, ресёрч-бэкграундом в RL, умеющих рассуждать, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы. Позиция на стыке ресёрча и инженерии. У нашего отдела есть огромный накопленный опыт обучения и релизов Frontier мультимодальных моделей, VLM/MMLM.

Стек:

- YT (YTsaurus), YQL

- NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, vLLM

- PyTorch, verl

- Python, C++, Go

Задачи

- Разработка новых и улучшение существующих RAG-сценариев

- Оценка качества моделей и интеграция в продуктовые механики

- Деплой и оптимизация инференса моделей

- Сопровождение релизов: A/B-тесты, мониторинг

- Постоянный разбор свежих статей и идей в индустрии

- Настройка пайплайнов разметки, работа с асессорами и синтой: инструкция, контроль качества, калибровки

Требования

- Опыт внедрения и сопровождения DL-моделей в продакшен

- Уверенное знание теории DL, алгоритмов и структур данных, линейной алгебры, теории вероятности и статистики

- Навык написания чистого кода, глубокое понимание принципов проектирования (SOLID, coupling & cohesion, etc...)

- Умение рассуждать, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы

- Открытость, ответственность, самостоятельность и проактивность

Будет плюсом

- Опыт в построении поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе, бэкграунд разработки или кванты

- Публикации в научной среде

- Опыт профилирования DL-моделей, квантизация, дистилляция

- Опыт работы с распределённым обучением

- Опыт алаймента LLM, SFT, DPO/RLHF/GRPO, scaling laws, работа с агентами, синтетическими данными