Название вакансии
Инженер по машинному обучению – Lumen Enterprise Models (LLM, ориентированные на SWE)
Местоположение: Лондон; по умолчанию полный рабочий день в офисе
Дата начала: Как можно скорее
Подчиняется: Генеральному директору
Оплата: Зарплата и опционы на акции обсуждаются
Крайний срок подачи заявок: 08/11/26 в 23:59 по времени Великобритании
Помогите обучать инженеров-программистов будущего
Cosine создаёт автономные системы программной инженерии для организаций, где важны надёжность, безопасность и контроль.
Наши модели Lumen Enterprise разработаны для работы с реальными кодовыми базами. Они должны понимать незнакомые архитектуры, вносить изменения в несколько файлов, использовать инструменты, запускать тесты и создавать программное обеспечение, которое инженеры смогут поддерживать и которому смогут доверять.
Мы ищем инженера по машинному обучению, который поможет обучать и улучшать эти модели.
Вы будете работать со всем стеком обучения, включая предварительное обучение, контролируемую донастройку и обучение с подкреплением. Это действительно уникальная роль, которая даст опыт во всех областях жизненного цикла обучения модели. Мы ищем человека, который одинаково комфортно будет профилировать цикл обучения, выявляя узкие места в производительности и утечки памяти, и внедрять новые алгоритмы обучения с подкреплением.
Это практическая роль для тех, кто любит работать близко к модели и заботится о качестве создаваемого программного обеспечения.
Роль
Вы будете тесно сотрудничать с командами исследований, инфраструктуры и продукта, чтобы ответить на вопросы, такие как:
•Чему Lumen следует учиться дальше?
•Какие данные и среды обучат его наиболее эффективно?
•Как мы должны вознаграждать правильное, поддерживаемое и полезное программное обеспечение?
•Как обучать модели работать с большими репозиториями и длинными контекстами?
•Как понять, что модель действительно лучше для инженеров?
Обучаемые вами модели будут писать код, использовать инструменты разработки, запускать тесты и получать обратную связь из реальных сред программной инженерии. Ваша работа напрямую повлияет на то, как Lumen анализирует код, ориентируется в незнакомых системах и совершенствуется с опытом.
Почему эта роль важна
Лучшие модели кодирования — это не просто те, которые генерируют правдоподобный код.
Они должны понимать контекст, уважать существующую архитектуру, эффективно использовать инструменты, тестировать свою работу и восстанавливаться, если первая попытка не удалась. Они должны создавать изменения, которые работают в реальном мире, а не только на тестах.
Такое поведение нужно обучать.
Вы будете работать напрямую с данными, средами, наградами и оценками, которые формируют возможности Lumen. Ваша работа повлияет на модели, используемые инженерами и корпоративными командами, работающими с комплексными и чувствительными к безопасности программными системами.
Это возможность работать на переднем крае обучения моделей, оставаясь близко к конкретному, высокоценному результату: созданию ИИ, который действительно может заниматься программной инженерией.
Что вы будете делать
•Работать на всех этапах жизненного цикла обучения, запускать эксперименты по предварительному обучению, контролируемой донастройке и обучению с подкреплением.
•Оптимизировать методы обучения в масштабах на передовых моделях.
•Диагностировать и устранять узкие места в производительности и избыточные коммуникационные расходы в распределённых средах обучения.
•Обучать модели задачам с длинным контекстом, многими файлами и на уровне репозитория.
•Разрабатывать циклы RL и RLVR, используя сигналы от выполнения, тестов, линтеров, статического анализа и другой инженерной обратной связи, превращая свежие идеи в масштабируемый, воспроизводимый код.
•Исследовать режимы сбоев модели, такие как плохое планирование, хрупкие исправления, обход наград и регрессии.
•Сотрудничать с командами инфраструктуры, платформы и данных.
Что мы ищем
Вы можете иметь опыт в исследовании машинного обучения, прикладном ML, обучении моделей или в тесно связанной инженерной области.
У вас должно быть:
•Сильный опыт обучения моделей глубокого обучения в производственной или исследовательской среде.
•Глубокий практический опыт работы с PyTorch или аналогичной платформой.
•Опыт распределённого обучения и работы с многогпу-системами (FSDP, Deepspeed и др.)
•Сильные основы программной инженерии и высокий стандарт корректности и поддерживаемости.
•Чёткие коммуникативные навыки и умение объяснять технические компромиссы.
•Опыт работы с крупными языковыми моделями важен. Вы должны иметь значимый опыт хотя бы в одном из следующих направлений: предварительное обучение, SFT, оптимизация предпочтений, RLHF или RLVR.
Нам важна глубина понимания и доказательства сильного технического суждения больше, чем использование каждого перечисленного инструмента. Даже если вы не соответствуете всем требованиям, пожалуйста, рассмотрите возможность подачи заявки!
Будет плюсом, если у вас есть
•Опыт работы с архитектурами mixture-of-experts (MoE).
•Опыт работы с CUDA.
•Знакомство с vLLM, SGLang или другими системами высокопроизводительного вывода.
•Опыт запуска задач на SLURM, Kubernetes или управляемых GPU-платформах.
•Опыт работы с бенчмарками моделей кода, такими как SWE-bench, HumanEval или внутренними оценками на уровне репозитория.
•Вклад в open-source инструменты для обучения моделей, RL или оценки.
Почему стоит присоединиться к Cosine
•Прямое влияние: Ваша работа напрямую формирует следующие поколения моделей Lumen Enterprise SWE, которые инженеры используют каждый день.
•Реальный масштаб: Вы будете работать с большими современными open-source моделями, длинными контекстами и многозадачными обучающими запусками на нескольких узлах.
•Полный стек ML-инженерии: от кастомного кода PyTorch и распределённых систем до курирования данных, дизайна RL и MLOps.
•Исследования + прагматизм: Вы будете в курсе последних публикаций по SFT и кодировать LLM, но вас будут оценивать по внедрённым улучшениям, а не только по идеям.
Если это звучит как подходящая роль, это возможность значительно продвинуть границы моделей программной инженерии на базе open-source.
Оплата, льготы и условия работы
Мы — команда, работающая в офисе пять дней в неделю по замыслу. Мы считаем, что наша работа выигрывает от совместного присутствия, тесного сотрудничества и создания общего контекста.
Что вы можете ожидать:
•Конкурентоспособная зарплата, ориентированная на рынок
•Опционы на акции / доли, чтобы вы могли разделить успех, который помогаете создавать
•30 дней отпуска + праздничные дни
•Усердная работа в офисе, тесное сотрудничество и полноценный отдых
•Офис, дружелюбный к собакам — приводите своих собак на работу
•Еженедельные командные завтраки и обеды
•Ежемесячные корпоративные мероприятия
•Пенсионное обеспечение
•Высококачественное оборудование для вашей лучшей работы
Мы ценим фокус, устойчивость и качественную работу — а не показное переработывание. Мы ценим людей, которые приходят, вносят продуманный вклад, хорошо сотрудничают с коллегами и затем уходят домой.
Эта роль подходит не всем. Но если вы ищете динамичную среду, тесное сотрудничество и команду, которая серьёзно относится как к работе, так и к балансу между работой и личной жизнью, это отличное место.
Уведомление для агентств и о защите данных
В соответствии с требованиями GDPR Великобритании и нашими внутренними обязательствами по защите данных и равным возможностям, мы принимаем заявки кандидатов и предложения от агентств только через нашу систему отслеживания кандидатов (ATS). Это обеспечивает соответствующие уведомления о конфиденциальности, законную обработку, аудит и единообразный контроль хранения данных.
Любые резюме или данные кандидатов, полученные вне ATS (включая по электронной почте, Slack или личным сообщением), будут рассматриваться как нежелательные, не будут учитываться в процессе найма и не повлекут за собой обязательств по оплате.
