Яндекс·21 авг.
ML-разработчик в группу рассуждений Alice AI
Ориентир по рынку≈ 178 000 – 252 000 ₽наша приблизительная оценка по 141 вакансии этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 2,2 тыс.–3,1 тыс. $
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Смущает только, что вакансия висит давно.
2 из 4 в норме
Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 141 похожей вакансии Разработчик уровня Middle.
Живость
Открыта уже 61 день. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.
- Зарплата не указана
Описание
Обязанности: 7, требования: 8. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
Что требуют
ОбязательноMLAIPythonLLMNLP
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
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней Яндекс обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Наша команда развивает продвинутые способности Alice AI LLM, обучая наши модели решать самые нетривиальные задачи. Мы фокусируемся на сценариях, где требуются сложные рассуждения, написание качественного кода и уверенное использование инструментов, таких как code sandbox и поиск. Наша ключевая цель — сделать Алису экспертным ассистентом, способным справляться с самыми сложными запросами пользователей.
Чем предстоит заниматься
Развитие рассуждающей модели
Ваша главная задача — учить одну из самых сильных рассуждающих моделей. Возможные задачи: сбор и поддержка пайплайнов генерации сред для RL для новых способностей Алисы; стабилизация RL-обучения нашей рассуждающей модели на масштабе траекторий, состоящих из сотен вызовов тулов; разбор ситуаций, где, как и почему модель ошибается на тяжёлых фактовых запросах, и перевод этого в успешный сигнал для обучения
Обучение моделей и анализ экспериментов
Вам предстоит работать в RnD-цикле экспериментов над элайнментом рассуждающих моделей — от формирования гипотез до анализа результатов и выбора дальнейших шагов. Вам также нужно будет взаимодействовать с аналитиками для построения стабильных замеров и искать точки роста инфраструктуры — с общей целью обучения лучшей возможной модели
Поиск новых направлений
Исследования LLM — очень бурно развивающаяся область с постоянно появляющимися моделями, статьями и даже направлениями. В нашей работе важно уметь выделять хорошо масштабирующиеся подходы, которые помогут достичь наших целей. Вы будете экспериментировать с самыми перспективными и свежими идеями
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Наши требования
Уверенно программируете на Python и внедряли в продакшен исследовательские пайплайны
Хорошо разбираетесь в LLM и имеете опыт работы в NLP/DL
Умеете формулировать гипотезы и выстраивать эксперименты для их проверки
Готовы работать с неопределённостью и выбирать самое важное направление
Занимались файн-тюнингом или RL больших языковых моделей
Работали в среде, требующей глубокого ресёрча (например, в AI или quantitative research)
Собирали сложные бенчмарки для языковых моделей
Публиковали статьи на тему языковых моделей и/или RL
