Сбер

Сбер

Research Engineer

Senior
Гибрид
Москва
backend

О роли

GigaChat (GigaChain): Agentic Post-Training и Online RL

Чем ты будешь заниматься

  • **Исследовать поведение модели:**

  • разбирать ошибки GigaChat в длительных задачах: потерю цели и контекста, слабое планирование, неверный выбор инструментов, зацикливание, ошибки восстановления и преждевременное завершение работы

  • анализировать отдельные шаги и целые траектории, находить систематические паттерны успешного и неуспешного поведения

  • понимать источник проблемы и определять, что нужно менять: обучающие данные, objective, reward-сигнал, модель или agentic environment.

  • **Улучшать модель:**

  • разрабатывать и улучшать post-training пайплайны для агентных сценариев

  • работать с rollout’ами, reward-сигналами, rule-based и execution-based верификаторами, judge- и reward-моделями

  • создавать обучающие выборки из реальных и синтетических агентных траекторий, включая фильтрацию и отбор наиболее полезных примеров

  • выбирать подходящий метод обучения и понимать, когда сложный RL-контур оправдан, а когда задачу эффективнее решить более простым способом.

  • **Оценивать изменения:**

  • строить evaluation для многошаговых агентных задач и анализировать качество не только по финальному результату, но и по поведению модели внутри траектории

  • проверять, переносится ли улучшение между задачами, бенчмарками и харнесами

  • контролировать регрессии и воспроизводимость результатов

  • взаимодействовать с командами обучения, инференса, данных, API и агентных харнесов.

Мы ожидаем, что ты имеешь

  • сильное владение Python и практический опыт работы с PyTorch

  • практический опыт LLM post-training: SFT, preference optimization, RLHF, online RL или близкие направления

  • умение самостоятельно ставить ML-гипотезы, проектировать эксперименты и делать выводы по их результатам

  • опыт построения пайплайнов данных

  • навык анализа модели на уровне отдельных примеров и траекторий

  • способность доводить исследовательскую идею до работающего и воспроизводимого решения.

Работа в Сбере — это

  • возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

  • корпоративный спортзал и зоны отдыха

  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

  • ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

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

  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Запрос рекомендации

Загрузите резюме под эту вакансию, заполните контакты и отправьте запрос сотруднику компании.

Компания

Сбер

Формат

Гибрид

Локация

Москва

Грейд

Senior

Направление

backend

Открыть источник вакансии