sber•3 дн. назадПрямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию
Инженер по обучению LLM
В офисе МоскваГибкий графикГодовая премияДМССпортзал
Навыки и технологии
Python
Ключевая задача
Обучение и дообучение LLM на GPU-кластерах, подготовка датасетов, оценка качества, оптимизация инференса и внедрение моделей в банковские сценарии.
Описание вакансии
О компании
Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается сложными AI-проектами и решает нетривиальные задачи банка и экосистемы Сбера.
Наша команда строит и дообучает линейку LLM под банковские сценарии и запускает модели в пром в "жёстких" контурах: локальные устройства / закрытые контуры / строгие SLA по задержкам. Работа включает полный цикл: данные → дообучение → оценка качества → оптимизация инференса → нагрузочное тестирование → внедрение.
Обязанности
Обязанности
Вы будете:
обучать LLM на GPU-кластерах
собирать, очищать и готовть датасеты для pre-training и fine-tuning
анализировать результаты экспериментов и улучшать качество моделей на основе метрик
оптимизировать инференс, проводить нагрузочное тестирование и внедрять обученные модели.
Требования
Требования
Мы ожидаем, что вы:
имеете подтвержденный практический опыт обучения LLM (pre-training, fine-tuning, aligment) в исследовательских или production-задачах
глубоко понимаете теоретические и практические аспекты LLM: архитектура, токенизация, построение пайплайнов, batching, mixed precitions, распределенное обучение, дебаг неудачных итераций обучения
имеете опыт разработки на Python от 3 лет, пишете чистый и поддерживаемый код в рамках современных ML-проектов
внимательно относитесь к деталям и умеете в коммуникацию с людьми.
Будет плюсом, если вы:
разрабатывали AI-агентов (tool-using, planning, multi-step workflows), знакомы с агентными фреймворками и архитектурами