Мы - команда ML-инженеров GigaChat Data. Наша команда готовит данные для обучения всей линейки моделей LLM GigaChat (GigaChat, GigaChat Vision, GigaChat Audio, Giga Embeddings и др.).
Мы собираем данные как для базовых моделей, так и для их адаптации под конкретные сценарии:
- core модели – базовые модели
- продукты B2C – WEB-версия GigaChat, персонализированные интеллектуальные ассистенты
- внутренние банковские задачи – автоматизация обработки документов, анализ финансовых данных, поддержка сотрудников
- внешние заказчики – кастомные решения для корпоративных клиентов, интеграция LLM в бизнес-процессы.
Что предстоит делать
- внедрять сервиса поиска в работу GigaChat
- собирать данные для alignment-обучения LLM: Supervised Finetuning (SFT), Reinforcement Learning (DPO, PPO, GRPO и др.)
- улучшать пайплайны предобработки данных: автоматизация фильтрации, очистки и подготовки для разметки
- работать в плотной связке с ML-командой: LoRA-finetuning, проверка экспериментальных гипотез, анализ результатов
- взаимодействовать с командой асессоров/разметчиков: мониторинг качества, корректировка инструкций, настройка разметки (включая SBS/side-by-side)
- рассчитывать метрики и принимать решения по улучшению качества данных, сравнивая с конкурентами (Perplexity, OpenAI (ChatGPT Search), DeepSeek, YandexGPT (Яндекс Нейро) и пр.)
- развивать комплекс DeepResearch: создавать глубокие отчёты по пользовательским запросам и бизнес-аналитике.
Для нас важно:
- отличное знание Python и опыт работы с проприетарными и open-source LLM (Llama, Mistral, Qwen, GPT, Anthropic и т. д.)
- понимание процессов подготовки данных и их использования в больших языковых моделях: фильтрация, шлифовка, версия датасетов
- навыки в построении пайплайнов для SFT/RL, настройке LoRA-finetuning и работе над многозадачными проектами
- опыт работы с одной или несколькими модальностями (аудио, vision, видео и пр.).
Будет плюсом
- опыт с LLM-агентами и фреймворками: LangChain, LangSmith, LangGraph, GraphRAG, GPTIndex, FAISS, RAG, ChromaDB
- опыт работы в поисковых проектах (интеграция поисковых движков, настройка ранжирования, работа с бэкендом поиска).
Мы предлагаем:
- крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка
- дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
- возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
- комфортный современный офис: ст. м. Кутузовская, пр. Кутузовский, 32
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.