Привет! Я Лёша, руководитель команды Alice AI VLM Reasoning. Мы учим мультимодальные модели рассуждать: понимать документы, графики, таблицы и интерфейсы, аккуратно распознавать текст (OCR), а также доводим поведение модели до продуктового качества через RLHF. Если вы хотите драйвить мультимодальный reasoning и RL-алайнмент, работать со сложнейшими задачами на стыке текста, картинок и видео и видеть, как ваши ресёрч-прорывы превращаются в продукт Яндекса для миллионов, — ждём вас в команде.

Алексей Григорьев

Руководитель команды VLM Reasoning

Наша команда учит мультимодальные модели, которые не просто «видят картинку и отвечают на вопрос», а действительно понимают визуальный контекст, следуют инструкции и работают на уровне продуктового качества.

Какие задачи вас ждут

Развивать RL и RLHF для VLM

Вам предстоит переосмыслить методы алайнмента на стыке визуальной и текстовой модальностей: как наградить модель за правильный визуальный reasoning, как отучить её галлюцинировать при описании изображения и как превратить продуктовые требования сервисов Яндекса в функцию награды. Вы будете находить ответы на эти вопросы и внедрять решения в RLHF-пайплайн — так, чтобы поведение модели было предсказуемым, полезным и безопасным.

Развивать reasoning и работу с документами (OCR)

Требуется выйти за пределы простых подписей к фото. Вы будете учить модель рассуждать над сложным визуальным контекстом: разбирать документы, таблицы, графики и интерфейсы, аккуратно распознавать текст (OCR) и безупречно следовать многошаговым инструкциям. Для этого предстоит собирать reasoning-данные и активно экспериментировать с UG-данными и AI-фидбэком.

Разгонять large-scale-обучение до предельных скоростей

RL loop для мультимодальных моделей — это один из самых сложных инженерных вызовов в современном ML. Вам предстоит ускорять генерацию на лету, профилировать узкие места и добиваться того, чтобы эксперименты крутились кратно быстрее, а GPU не простаивали ни секунды.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждём, что вы

- Отлично знаете классические ML, NLP и CV

- Понимаете, как устроены современные LLM или VLM, решали с их помощью прикладные задачи или имеете релевантный исследовательский опыт

- Имеете опыт работы с RL или RLHF, post-training или мультимодальным reasoning — или готовы быстро погрузиться в эти направления

- Следите за трендами в области LLM и VLM, умеете с ходу отличать хайп от рабочих практик и готовы быстро реализовывать новые идеи

Будет плюсом, если вы

- Работали с reasoning-задачами, post-training или RLHF/alignment

- Имеете опыт работы с OCR и document understanding: распознавание текста, структуры документов, таблиц и графиков

- Обучали большие модели или large-scale ML-системы

- Понимаете ограничения современных VLM и следите за трендами в multimodal reasoning

Узнать больше

-

Yandex R&D