Yango·Киргизия·29 сент.
ML Developer (Kyrgyzstan)
Ориентир по рынку≈ 150 000 – 335 000 ₽наша приблизительная оценка по 98 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🔄 ГибридMiddleПолная занятостьПродуктовая
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 98 похожих вакансиях Разработчик уровня Middle.
Живость
Висит 20 дней, признаков фиктивного найма нет.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 9, требований 9. Картина ясна до первого созвона.
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноMLLLMPythonNLPPyTorchA/B TestingRAG
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Вакансия на английскомПереведёт заголовок и описание вакансии на русский
Наша компания
Yandex Kyrgyzstan is seeking an ML developer for our LLM team building language models for Alice, with a focus on prompt interpretation, VA personality, and speech recognition/synthesis tech. We are a small but savvy team developing a bilingual (Arabic/English) language model that enables users to seamlessly switch between languages while interacting with our voice assistant, helping them with their day-to-day needs: putting on music, setting alarms and reminders, checking the weather, controlling smart home devices, or looking something up. We then leverage this experience in our new projects
О роли
This is a hybrid position where you'll oversee the project's LLM core, from data preparation and model training to evaluation and deployment. The role spans the entire production cycle, giving you the opportunity to influence technical decisions from the outset. Yandex Kyrgyzstan is part of Yango Group, a global technology ecosystem building digital services that simplify and enhance daily life. O
Чем предстоит заниматься
Fine-tuning language models (SFT, DPO, Reinforcement Learning)
Configuring system prompts and influencing the language model's behavior
Generating prompts and multi-step conversations, improving our existing corpora, and filtering examples using language models
Comparing automated scoring (LLM-as-a-Judge) with expert annotation
Teaching the model to use the correct functions given the context, ask clarifying questions, and correctly interpret numbers, dates, names, and locations
Developing benchmarks for conversations and commands
Ensuring that the language model functions correctly as a whole (language authenticity, context memory, personality, AI safety)
Integrating models into the product infrastructure, optimizing response times and inference
Contributing to the development process from closed beta to post-launch
Наши требования
Good knowledge of Python, with experience in developing ML/NLP systems and working with PyTorch
A solid idea of how transformers and LLMs work under the hood
Hands-on experience with fine-tuning language models using SFT, DPO, or RL (production, research, or a compelling pet project)
An understanding of QA processes: creating test datasets, analyzing data slices, using LLM judges, and running A/B tests
An independent mindset and the willingness to understand a complex system and drive results, keeping in close contact with editors and adjacent teams
Have experience with multi-language models, synthetic data, and enhancing models by improving training datasets
Know about tool calling, agent architectures, and RAG
Are familiar with LLM inference (vLLM and alternatives, distributed training)
Speak English at a level sufficient for understanding technical literature and articles