Мы — команда GigaCode, разрабатываем и развиваем AI-ассистента для разработчика. Целимся конкурировать с Copilot, Cursor, Windsurf и прочими инструментами.

Обучаем новые SOTA LLM по работе с кодом, как на уровне подсказок в IDE, так и на уровне редактирования целого проекта. Мы R&D команда, поэтому мы не только заимствуем лучшие решения из публикаций, но и ведем собственные исследования, публикуем статьи, open-source инструменты и датасеты.

Наши основные направления: претрейн кодовых моделей с нуля, пост-тренировка моделей (SFT/DPO/GRPO), обучение рассуждающих моделей, дообучение работе в агентном режиме и использованию инструментов, поиск в коде по текстовым запросам, ускорение инференса, дизайн бенчмарков, автоматическое создание датасетов проверяемых задач.

Обучаем модели на картах H100, на кластере Кристофари, у нас много свободы в использовании GPU.

Обязанности

* дизайн экспериментов, формулировка гипотез для улучшения NLP/PLP моделей и алгоритмов, планирование исследовательских экспериментов с выводами

* проведение экспериментов, написание кода, подготовка датасетов и бенчмарков, проведение замеров и анализ результатов

* обучение моделей на кластере, включая обучение моделей с нуля и дообучение опенсорс моделей

* взаимодействие с прод-командой для интеграции моделей и алгоритмов в продакшн. Взаимодействуем с командой инженеров SberWorks

* ориентированность на SOTA, читать пейперы, быть в курсе последних исследований, предлагать новые смелые подходы и направления.

Требования

* хорошие теоретические знания в DL, с упором в современный NLP и трансформеры

* умение формулировать эксперименты с научной строгостью, обосновывать их, проводить самостоятельно и делать выводы

* опыт обучения трансформеров

* опыт распределенного обучения моделей (deepspeed, fsdp, torch.distributed, accelerate)

* знание стандартных библиотек для DL и NLP (PyTorch и библиотеки Huggingface)

* увлеченность NLP/PLP и DL

* опыт менторинга стажеров и младших коллег.

**Будет плюсом:**

* опыт работы на похожей позиции

* участие в соревнованиях по ML

* сабмиты на лидербордах по NLP/PLP

* публикации уровня А/A\*, Q1

* обучение моделей на кластере

* опыт управления командой исследователей.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

* гибридный формат работы

* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* система обучения для профессионального и карьерного развития

* расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи

* программа ипотеки для сотрудников

* бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.