Инженер ML-систем – обучение моделей и инфраструктура (LLM, ориентированные на SWE)
Местоположение: Лондон; по умолчанию полный рабочий день в офисе
Дата начала: Как можно скорее
Оплата: Зарплата и опционы на акции обсуждаются
Крайний срок подачи заявок: 08/11/26 в 23:59 по времени Великобритании
Мы ищем инженера ML-систем для совместной работы над обучением наших моделей Lumen – наших LLM для программной инженерии на базе открытого исходного кода. Это уникальная и по-настоящему междисциплинарная роль, которая включает разработку и развертывание наших сред обучения с подкреплением (RL), работу с масштабными конвейерами синтетических данных и создание нашей ML-платформы для обучения больших моделей в распределённых средах.
Мы хотим убедиться, что обучаемые нами модели являются лучшими SWE в мире — это означает не только обучение их правильным ответам, но и обучение написанию читаемого, поддерживаемого кода, который соответствует архитектурным паттернам, уже присутствующим в кодовой базе. Мы считаем, что сейчас наступила эпоха борьбы с небрежностью в агентах кодирования, где данные, среды RL и чётко выраженные функции вознаграждения будут формировать будущие стандарты моделей SWE. Если это звучит захватывающе, то эта роль может быть для вас.
Что вы будете делать
•Участвовать в полном цикле обучения моделей:
•Контролируемая донастройка на тщательно подобранных наборах данных кода и диалогов.
•Обучение с подкреплением поверх этих моделей для их согласования с целями программной инженерии.
•Разрабатывать и управлять конвейерами генерации синтетических данных для подготовки наборов данных, которые будут основой будущих обучающих запусков.
•Проектировать, строить и развертывать контейнеризированные сервисы с использованием Docker и платформ, таких как Kubernetes, для поддержки нашей инфраструктуры RL.
•Создавать и поддерживать нашу платформу обучения, которая позволяет проводить эксперименты с архитектурами моделей в масштабе, обучать модели и выполнять их оценку.
•Разрабатывать новые и чётко выраженные функции вознаграждения для обучения агентов SWE.
Вы будете тесно сотрудничать с командами инфраструктуры, продукта и исследований, чтобы решать, что обучать дальше, как это делать и как измерять, действительно ли это лучше для инженеров.
Что мы ищем (обязательные требования)
•Сильный опыт в программной инженерии или компьютерных науках:
•Обычно 3-5 лет опыта.
•Вы умеете читать, отлаживать и писать нетривиальный производственный код (в основном будете работать с Python и Go).
•Опыт работы с инструментами, такими как Docker, и платформами управления/оркестрации контейнеров, например Kubernetes.
•Опыт работы хотя бы с одной крупной облачной платформой, такой как GCP, AWS или Azure.
•Вы заботитесь о качестве, корректности и поддерживаемости кода так же, как и о метриках моделей.
•Инстинкты инженера данных:
•Уверенно работаете с масштабными наборами данных, объектным хранилищем, шардированием и фильтрацией данных.
•Понимаете, что качество данных и стратегии выборки важны так же, как и архитектура.
•Чёткое общение и ответственность:
•Можете превратить расплывчатую цель моделирования («сделать Lumen лучше в X») в конкретный план экспериментов.
•Уверенно документируете решения и объясняете другим компромиссы.
Желательно (плюсы)
Вам не обязательно иметь все эти навыки, но чем больше, тем легче будет начать работу:
•Знание PyTorch/Tensorflow/JAX
•Опыт работы с конвейерами генерации синтетических данных
•Опыт работы с инструментами для данных, такими как SQL, Apache Iceberg и duckDB
•Опыт обучения LLM в распределённых средах
•Безопасность, устойчивость и формирование вознаграждения:
•Опыт работы с LLM в роли судьи, обнаружением обхода вознаграждения или оценкой устойчивости.
•Вклад в open-source или исследования:
•Вклад в инструменты open-source для LLM, библиотеки RL и т.п.
Почему стоит присоединиться к Cosine
Это редкая возможность работать со всем стеком обучения моделей в среде с высокой степенью ответственности, одновременно развивая глубокую экспертизу в интересующей вас области. Вы будете близки к моделям и людям, которые их используют, с возможностью переходить от идеи к производственной системе, а не останавливаться на эксперименте, статье или бенчмарке. Если для вас важно не только разрабатывать методы, но и делать так, чтобы исследования надёжно работали в реальном мире, Cosine предлагает место для этого.
Оплата, льготы и особенности 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 создать
•30 дней отпуска + праздничные дни
•Интенсивная 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
•Пенсионные отчисления
•Высококачественное оборудование для вашей лучшей работы
Мы ценим фокус, устойчивость и качественную работу — а не показное переработки. Мы ценим людей, которые приходят, вносят продуманный вклад, хорошо сотрудничают с коллегами и затем идут домой.
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). 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.
