на главную
sber•6 дн. назадПрямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию

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

В офисе г МоскваГибрид или офисГодовая премияДМСИпотека до 7%

Навыки и технологии

Python

Ключевая задача

Исследовать и улучшать поведение GigaChat в агентных задачах: разбирать ошибки, строить post-training пайплайны и online RL, оценивать качество многошаговых траекторий.

Описание вакансии

Обязанности

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.

Требования

  • 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.

Условия

  • 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.