Middle/Senior NLP/PLP Researcher (GigaCode R&D)

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.

• 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.

• 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.

• 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.