Сбер·Москва·6 июля
NLP Engineer (GigaChat Pretrain)
Ориентир по рынку≈ 200 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка по 41 вакансии этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Правда, вакансия открыта уже давно.
2 из 4 в норме
Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 41 похожей вакансии Инженер уровня Middle.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит 105 дней. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.
- Зарплата не указана
Описание
Расписано подробно: обязанностей 8, требований 5. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноNLPLLMHTML
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
Чем предстоит заниматься
Генерировать синтетические данные: математика, код, произвольная синтетика с сидами - документами из Web
Исследовать токенизацию и ее влияние на качество модели (возможно написание статей)
Решать задачи кластеризации миллиардов документов
Исследовать разные факторы, которыми обладают текстовые данные
Генерировать Vision данные для прокачки VLM
Разрабатывать новые алгоритмы парсинга HTML и исследовать его влияние на качество модели
Исследовать зависимости между pretrain данными и agentic capabilities итоговой модели
Разрабатывать стабильную инфраструктуру, которая будет поддерживать проведение сотен и тысяч экспериментов над данными
Наши требования
Имеешь коммерческий релевантный опыт связанный с NLP или построением инфраструктуры для данных от двух лет
Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Опыт с MapReduce системами
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Гибридный формат работы (2 дня в офисе, 3 дня на удалёнке)
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
Льготная программа ипотеки для сотрудников
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Дополнительно
Мы - команда GigaChat Pretrain Data, готовим pretrain данные для GigaChat и GigaChat Vision. Pretrain данные - это фундамент, с которого начинается путь современной LLM модели и то, от чего наиболее зависит ее итоговое качество. Сырых данных более 40Пб и основная задача заключается в том, чтобы из этого хаоса сделать датасет, на котором будет обучена лучшая LLM в России
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).