ML-разработчик в команду образования Alice AI VLM
Наша команда развивает навыки решения STEM-задач в мультимодальной модели Alice AI VLM. Мы ищем ML-разработчика, который будет строить reward-функции, развивать базовую умность модели и создавать новые датасеты. Приходите, если умеете решать ML-задачи полного цикла, хорошо знаете NLP/CV.Строить сложные reward-функции
Мы не ограничиваемся RLVR для проверки качества ответа, а экспериментируем с масштабируемыми reward-функциями, которые учитывают разные особенности и элементы ответов. Вам предстоит решать вопросы качества и скорости обучения, бороться с reward hacking. Развивать базовую умность модели
STEM в мультимодальности — это не только про знание теоремы Пифагора или решение задач. Это про понимание сцены на изображении (различные электрические схемы, геометрические рисунки и т. д.) и знание графических концептов. Создавать новые датасеты
Одно дело решать текстовые задачи, а другое — когда всё условие (или его часть) находится на изображении. Для создания мультимодальных датасетов нужны многоступенчатые пайплайны, учитывающие разнообразие и сложность тематик. Вам предстоит создавать такие пайплайны и строить качественные датасеты. Развивать направление вширь
Наша команда уделяет много времени Alice AI. Вместе с нами трудится сильнейшая команда разработчиков бэкенда и фронтенда, аналитиков продукта и контроля качества, продуктовых менеджеров. В такой коллаборации часто рождаются новые инсайты и выявляются точки роста, которые можно превратить в задачи и довести до реализации. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Горите темой больших мультимодальных или языковых моделей, занимались их обучением * Хорошо знаете NLP/CV и следите за трендами в LLM/VLM * Умеете решать ML-задачи полного цикла: от сбора разметки до внедрения в продакшен
Мы не ограничиваемся RLVR для проверки качества ответа, а экспериментируем с масштабируемыми reward-функциями, которые учитывают разные особенности и элементы ответов. Вам предстоит решать вопросы качества и скорости обучения, бороться с reward hacking. Развивать базовую умность модели
STEM в мультимодальности — это не только про знание теоремы Пифагора или решение задач. Это про понимание сцены на изображении (различные электрические схемы, геометрические рисунки и т. д.) и знание графических концептов. Создавать новые датасеты
Одно дело решать текстовые задачи, а другое — когда всё условие (или его часть) находится на изображении. Для создания мультимодальных датасетов нужны многоступенчатые пайплайны, учитывающие разнообразие и сложность тематик. Вам предстоит создавать такие пайплайны и строить качественные датасеты. Развивать направление вширь
Наша команда уделяет много времени Alice AI. Вместе с нами трудится сильнейшая команда разработчиков бэкенда и фронтенда, аналитиков продукта и контроля качества, продуктовых менеджеров. В такой коллаборации часто рождаются новые инсайты и выявляются точки роста, которые можно превратить в задачи и довести до реализации. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Горите темой больших мультимодальных или языковых моделей, занимались их обучением * Хорошо знаете NLP/CV и следите за трендами в LLM/VLM * Умеете решать ML-задачи полного цикла: от сбора разметки до внедрения в продакшен