Яндекс

DL-разработчик в команду исследования архитектуры Alice AI LLM

Санкт-Петербургoffice

О компании

Яндекс — ведущая технологическая компания, которая разрабатывает инновационные продукты в области поиска и интернет-сервисов. Команда занимается созданием умных решений и искусственного интеллекта, применяя передовые технологии для удовлетворения потребностей пользователей. Основное внимание уделяется разработке и обучению самых передовых моделей, таких как Alice AI LLM, которые внедряются в ключевые продукты компании.

Ключевые факты:

  • Основана в 1997 году.
  • Более 20 лет на рынке.
  • Широкий спектр интернет-сервисов и технологий.
  • Команда, работающая над AI, включает экспертов в области машинного обучения и исследований в крупных проектах.

О вакансии

Команда, занимающаяся исследованием архитектуры Alice AI LLM, фокусируется на развитии и оптимизации моделей, которые впоследствии применяются в разнообразных продуктах компании Яндекс. Вы будете участвовать в работе над претрейном LLM и проводить эксперименты с использованием современных подходов, включая улучшение моделей и поиск путей повышения их эффективности.

Вашими основными задачами станут реализация и анализ архитектур LLM, работа с новыми оптимизаторами и экспериментами для повышения качества и скорости инференса. Кроме того, вы займётесь повышением эффективности распределённого обучения на GPU, изучая и внедряя оптимальные стратегии параллелизма.

Чем предстоит заниматься:

  • Воспроизведение и улучшение лучших практик в обучении LLM.
  • Реализация и изучение архитектур LLM и составляющих обучения.
  • Ускорение обучения моделей на GPU-кластере за счет оптимизации кода и стратегий.
  • Анализ современных публикаций для выявления и внедрения перспективных подходов.

Что мы предлагаем:

  • Работа в одной из ведущих команд Яндекса.
  • Участие в разработке новых технологий в области машинного обучения.

Обязанности

  • Воспроизводить и оптимизировать мировой опыт обучения LLM
  • Реализовывать архитектуры LLM и различные компоненты обучения
  • Разрабатывать новые оптимизаторы и ставить эксперименты с Mixture of Experts
  • Улучшать работу attention-механизмов для повышения качества моделей
  • Оптимизировать распределенное обучение на GPU, исследовать стратегии параллелизма
  • Профилировать CUDA и CPU-код для выявления и устранения узких мест
  • Анализировать современные исследования и внедрять лучшие подходы

Похожие вакансии

Как получить эту работу — с ИИ-помощником РаботаМакс

Бесплатно поможем на каждом шаге. Нажмите, чтобы раскрыть.