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.