Senior Research Engineer, LLM Pretraining

Мы занимаемся pretrain'ом больших языковых моделей в GigaChat: проектируем архитектуру, подбираем рецепт обучения и поддерживаем весь инженерный контур вокруг него.

Недавно мы обучили MoE-модель на 700 миллиардов параметров — и на этом не собираемся останавливаться. Обучение идёт на кластерах H100 и B200. GigaChat — самый быстрорастущий проект Сбера, и pretrain — его ядро.

Чем занимается команда:

- архитектура и законы масштабирования;

- рецепт обучения: оптимизатор, расписание lr, нормализации, точность вычислений;

- устойчивость больших прогонов и ускорение сходимости;

- диагностика обучения, оценка изменений с опорой на математический аппарат;

- инженерный контур: воспроизводимость, тесты, CI/CD.

Роль с акцентом на модель, оптимизацию и инфраструктуру обучения, а не на данные. Главное — делать обучение быстрее, надёжнее и предсказуемее.

Какие задачи стоят перед командой

На этой роли важно не просто запускать эксперименты, а улучшать сам процесс обучения.

Ускорить цикл «идея → эксперимент → вывод → внедрение».

Меньше ручных прогонов, меньше неочевидных сбоев, больше воспроизводимости и понятных выводов.

Повысить надёжность больших прогонов.

Раньше ловить деградации и отличать реальные улучшения от ложных сигналов: расхождение, NaN'ы, коллапс энтропии, артефакты маршрутизации, обманчивое снижение функции потерь.

Сделать крупные архитектурные изменения безопасными при масштабировании.

В первую очередь это касается смеси экспертов и маршрутизации: нужно понимать, как они влияют на качество, стабильность и скорость, и какие метрики должны это отражать.

Почему мы:

• Масштаб. 700B MoE уже обучена, дальше — больше. Кластеры на H100 и B200.
• Публикации. Можно и нужно писать статьи по результатам своей работы — это не ограничивается.
• Команда. В России нет другой команды, которая занимается pretrain'ом на таком масштабе. Коллеги — люди, которые глубоко разбираются в теме.
• Влияние. Вы берёте направление целиком. Это не «выполнять задачи из бэклога», а самостоятельно определять, что важно, и доводить до результата.

Обязанности

Чем предстоит заниматься

• Взять на себя целое направление внутри pretrain'а и развивать его: от постановки задач и планирования экспериментов до внедрения результатов в основное обучение.

• Проектировать и проводить эксперименты: формулировать гипотезы, запускать абляции, сравнивать подходы, разбираться в результатах и превращать выводы в решения для основного обучения.

• Разбираться с нестабильностью на больших прогонах: искать причины деградаций, строить диагностические метрики, предлагать изменения в оптимизаторе, расписании lr, нормализациях, инициализации, клиппинге, точности вычислений и маршрутизации.

• Работать с архитектурой смеси экспертов (MoE): маршрутизатор, балансировка нагрузки, переполнение, артефакты маршрутизации, влияние на качество и производительность.

• Поддерживать большие прогоны и продолжения обучения с чекпоинтов: следить за дрейфом, проверять изменения в коде и конфигурации, снижать риск регрессий.

• Улучшать инженерное качество контура обучения: ревью критичных изменений, стратегия тестирования, воспроизводимость экспериментов, профилирование и устранение узких мест.

Требования

• Глубокое понимание устройства обучения нейросетей: не на уровне обзоров и пересказов, а на уровне, где вы можете объяснить, почему конкретный прогон расходится, глядя на кривые функции потерь, нормы градиентов и энтропии.

• Способность самостоятельно взять направление и довести его до результата: от чтения статей и постановки гипотез до внедрения в основной трейн.

• Практический опыт с PyTorch и именно с обучением моделей, а не только с инференсом.

• Умение доводить исследовательские идеи до надёжного инженерного решения: воспроизводимость, конфиги, тесты, автоматизация, понятные критерии качества.

• Хорошую инженерную культуру: аккуратные PR, профилирование, внимание к качеству кода, понятные отчёты об экспериментах.

Будет плюсом

• Опыт со смешанной точностью и распределённым обучением.
• Опыт построения систем оценки моделей или инфраструктуры для экспериментов.

Условия

• Удалённо
• Возможность оформления в аккредитованную IT-компанию.
• Годовая премия по итогам работы до 6 окладов.
• Регулярный пересмотр зарплат.
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• Более 400 программ СберУниверситета для роста.
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте.
• Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсионная программа.
• Ипотека для сотрудников по дисконтной программе.
• СберПрайм+ и скидки у партнёров.
• Бонус за рекомендации в команду.