Team Lead в команду ML-инфраструктуры R&D

❣️ Team Lead в команду ML-инфраструктуры R&D Мы создаём инфраструктуру для обучения и дообучения больших языковых (LLM) и визуально-языковых (VLM) моделей. Наша задача — сделать систему максимально эффективной: рационально использовать вычислительные ресурсы и снижать риски сбоев. Всё более востребованным становится обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — появляется необходимость создания специализированной инфраструктуры. Какие задачи вас ждут: • Оптимизация инфраструктуры RL-обучения Вы будете оптимизировать доставку и сохранение данных, коммуникации между блоками обучения; повышать эффективность работы внутри блоков. • Развитие инструментов диагностики Вам предстоит создавать и улучшать инструменты, чтобы быстро находить и решать инфраструктурные проблемы. • Обеспечение отказоустойчивости инфраструктуры Вы будете реализовывать подходы, которые сделают инфраструктуру обучения устойчивой к ошибкам и сбоям. • Исследование решений Вам предстоит изучать новейшие подходы к организации инфраструктуры RL-обучения, оценивать их эффективность, внедрять в реальные проекты. Мы ждём, что вы: • Знаете Python и работали в системном программировании, разработке библиотек или фреймворков • Умеете работать с PyTorch и распределённым обучением через torch.distributed • Владеете подходами параллелизации • Интересуетесь LLM и MLOps • Можете эффективно работать в команде Будет плюсом, если вы: • Участвовали в создании инфраструктуры обучения ML-моделей • Внедряли и оптимизировали RL-решения • Использовали библиотеки RL-обучения для LLM и библиотеки инференса • Работали с GPU NVIDIA: понимаете архитектуру GPU, разрабатывали или оптимизировали алгоритмы с использованием CUDA или Triton • Владеете C++, работали с низкоуровневым программированием и оптимизацией Почему у нас хорошо: Нам важно здоровье сотрудников, поэтому в крупных офисах у нас есть спортзалы — с тренажёрами, инвентарём и душевыми. Это не все бонусы — полный список тут . 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #генеративные_технологии #ML #LLM #VLM #python #pytorch