Разработчик инфраструктуры RL-обучения LLM
Компания: Яндекс
О компании
Яндекс — один из ведущих технологических компаний в России, предоставляющий широкий спектр интернет-сервисов, включая поисковую систему, рекламные платформы, карты и облачные услуги. Компания активно развивает новые технологии в таких областях, как машинное обучение, анализ данных и искусственный интеллект.
В Яндексе трудится более 10 тысяч сотрудников, которые работают над проектами, объединяющими пользователей и технологические решения. Ведущие направления включают Яндекс.Поиск, Яндекс.Маркет и Яндекс.Такси.
Ключевые факты:
- Год основания: 1997
- Число сотрудников: более 10 000
- Обширный портфель продуктов, включая рекламные и аналитические решения
- Лидер на российском рынке интернет-технологий
О вакансии
Команда разработчиков инфраструктуры RL-обучения в Яндексе занимается усовершенствованием и оптимизацией архитектуры для обучения моделей на основе глубокого обучения. Основная задача состоит в совершенствовании удобства и стабильности инфраструктуры, попутно повышая ее устойчивость к ошибкам и сбоям.
Ваша работа будет сосредоточена на развитии инструментов диагностики для быстрой обработки и решения возникающих инфраструктурных проблем. Также, вам предстоит исследовать и применять новейшие подходы в области RL-обучения, что позволит эффективно улучшать актуальные процессы.
Чем предстоит заниматься:
- Оптимизация ключевых компонентов доставки и хранения данных
- Улучшение коммуникаций между блоками обучения
- Разработка инструментов для диагностики инфраструктурных проблем
- Повышение отказоустойчивости системы обучения
- Внедрение современных решений для оптимизации процесса обучения
Что мы предлагаем:
- Интересную работу в команде профессионалов
- Участие в разработке сложных и амбициозных проектов
- Доступ к передовым технологиям и возможностям в области AI
Обязанности
- Оптимизировать инфраструктуру RL-обучения
- Улучшать доставку и сохранение данных
- Совершенствовать коммуникации между компонентами обучения
- Создавать инструменты для диагностики инфраструктурных проблем
- Повышать отказоустойчивость инфраструктуры
- Исследовать современные решения для RL-обучения