Team Lead LLM (Большие языковые модели)

Мы ищем руководителя, с сильным техническим бэкграундом, который возглавит команду, определит архитектуру и обеспечит техническую реализацию проекта по направлению «Генеративный ИИ». Проект охватывает все этапы от исследования до промышленного внедрения.

• Формирование и развитие команды: активный найм, онбординг, менторство, создание культуры инженерного совершенства;

• Техническое лидерство: проектирование архитектуры проекта (от инфраструктуры до кода), выбор технологического стека, ревью ключевых решений, контроль качества;

• Управление жизненным циклом моделей: координация процессов pre-training, SFT, RLHF/DPO, оценка качества (eval), мониторинг экспериментов;

• Оптимизация MLOps-пайплайнов: проектирование и автоматизация конвейеров данных, обучения, валидации и развертывания; обеспечение воспроизводимости экспериментов;

• Ресурсное планирование: распределение GPU-ресурсов, управление очередями заданий, оптимизация утилизации оборудования (включая I/O и память);

• Информационная безопасность: разработка и внедрение политик безопасной работы с данными и моделями в закрытом контуре, контроль соответствия требованиям ИБ;

• Взаимодействие со стейкхолдерами: координация с смежными командами и бизнес-подразделениями, регулярная отчетность о статусе и рисках.

• Опыт работы в области ML / NLP от 5 лет, из них не менее 2 лет — на руководящих позициях (Team Lead, Tech Lead, Engineering Manager);

• Глубокое понимание архитектуры трансформеров, принципов обучения и инференса LLM;

• Практический опыт распределенного обучения (Distributed Training) с использованием DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Ray;

• Уверенное владение Python, PyTorch, экосистемой Hugging Face;
• Опыт построения MLOps-пайплайнов на Kubernetes, Airflow и CI/CD;
• Понимание принципов работы с высоконагруженной GPU-инфраструктурой (оптимизация I/O, мониторинг, работа с очередями);

• Знание основ информационной безопасности при обработке больших данных в закрытых контурах;
• Опыт управления командой от 5 человек: найм, адаптация, постановка целей, развитие сотрудников.

Будет плюсом:

• Опыт запуска LLM-систем в production с нуля;

• Работа с узкоспециализированными (доменными) данными;

• Опыт оптимизации моделей: квантизация, дистилляция, pruning.

• Работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.);
• Оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные);
• ДМС со стоматологией с первых недель работы.