Описание
GigaChat Vision — команда, которая занимается полным циклом обучения VLM-моделей.
Задачи
•Формировать техническую стратегию направления VLM, определять приоритеты, выбирать исследовательские и инженерные треки, строить дорожную карту на несколько кварталов
•Принимать ключевые архитектурные и продуктовые решения по обучению моделей и отвечать за них
•Определять стратегию развития моделей и выбирать, какие способности развивать, какие проблемы качества решать и как улучшать данные, обучение и валидацию
•Определять стратегию данных совместно с руководителем команды данных
•Определять стратегию post-train совместно с направлением RL/SFT, выстраивать контур SFT, DPO и RL, выбирать подходы для улучшения качества и минимизации деградаций
•Определять и развивать систему оценки качества моделей, выбирать ключевые метрики
•Строить и развивать команду, нанимать лидов и ключевых инженеров, выстраивать роли и зоны ответственности
•Следить за развитием области и переводить идеи из статей и open-source в эксперименты, гипотезы и решения
•При необходимости лично разбирать сложные технические задачи, анализировать деградации, отлаживать эксперименты и доводить инициативы до результата
Требования
•Глубоко понимать полный цикл обучения LLM/VLM: pretrain, stage 1.5, SFT, DPO и RL
•Иметь сильную техническую базу в современном ML и понимать влияние данных, архитектуры, обучения и оценки на качество модели
•Иметь опыт технического лидерства команды от 5 человек: составление дорожных карт, декомпозиция и приоритизация задач, менторинг и развитие лидов и старших индивидуальных специалистов
•Иметь опыт принятия архитектурных решений в исследовательской ML-среде и отвечать за их результат
•Уметь выстраивать процессы и принимать решения в условиях высокой неопределённости
•Иметь опыт взаимодействия со смежными командами и заинтересованными сторонами, уметь синхронизировать несколько направлений
•Обладать системным мышлением и видеть весь процесс: от данных и обучения до валидации, инфраструктуры и качества модели
Будет плюсом:
•Опыт запуска или развития VLM/LLM-направления с нуля
•Доведение моделей до промышленной эксплуатации
•Найм и формирование технической команды
•Работа с мультимодальными моделями, OCR, grounding, video и document understanding
•Публикации или вклад в open-source по LLM/VLM
•Работа с распределённым обучением DeepSpeed и FSDP, инфраструктурой обучения и вывода моделей
Условия
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
•Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
