Аналитик-разработчик (GigaChat)
От 3 до 6 лет
Полная занятость
Полный день
Описание вакансии
Наша команда готовит данные для базовых моделей LLM (GigaChat) и Speech (ASR, Spotter, виртуальные ассистенты), Кроме того, мы помогаем смежным командам эффективно использовать данные технологии для оптимизации бизнес-процессов, улучшения сервисов.
Наши задачи на проекте с LLM (GigaChat):
- Готовим данные для всех этапов обучения GigaChat: претрейн, файнтюнинг (SFT), RLHF, доменное обучение (финансы, медицина, образование и тп.), продуктовые кейсы и др.;
- Придумываем и внедряем метрики оценки качества работы GigaChat;
- Организуем всю разметку для GigaChat: пишем DE пайплайны, делаем аналитику, пишем методологию;
- Инициируем различные эксперименты для обучения базовой модели;
- Обучаем модели для обработки данных. Например, классификаторы типов, сегментация документов и пр.
Базовые задачи для нашей вакансии:
- Написание пайплайнов анализа моделей перед выкаткой в продакшн, анализ моделей
- Пайплайн сбора тренировочных данных
- Пайплайн сбора разметки
- Скрипты расчета различных метрик
- Доработка функционала для работы со смежниками
Чего мы ждем:
- Знаешь Python на высоком уровне (алгоритмы, структуры данных, GIL, async - Pandas в разработке не используем);
- Умеешь работать с базами данных;
- Разбираешься в метриках: как ML, так и продуктовых;
- Знаешь математическую статистику, теорию вероятностей и умеешь применять их на практике.
Если среди опыта есть подготовка данных для больших моделей - существенный плюс.
Условия:- Очень сильная молодая команда, с которой можно расти вместе
- Масштабные, сложные и разнообразные задачи
- Есть возможность влиять на развитие продукта и результат
- Конкурентную компенсацию (оклад и премии по результатам деятельности)
- Свободный дресс-код
- Гибкий график для оптимального баланса работы и личной жизни
- Профессиональное обучение, семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека
- ДМС, страхование жизни
- Самые инновационные, амбициозные проекты и задачи
- Льготные кредиты и корпоративные скидки
Вакансия опубликована:
вчера,
Москва
Похожие вакансии
Что говорят сотрудники
Все 88 отзывов по этой специальности
Data Scientist
Москва,
октябрь 2024
Что нравится
Большая компания, сложные процессы, интересные задачи. В плане DS одна из топовых компаний не только в России. Коллеги весьма компетентные, надо подтягиваться, при этом очень дружелюбная атмосфера.
Что можно улучшить
Есть некоторые проблемы в согласованиях и коммуникации. Но, полагаю, это издержки масштаба компании.
Data Engineer
Москва,
октябрь 2024
Что нравится
Комфортный офис, удобные сервисы выхода в отпуск, выдачи оборудования и тп. автоматизация во всем. Столовая - мое почтение. Много ресурсов и железа, хороший коллектив
Что можно улучшить
Бесконечное количество бюрократии, ничего просто так получить нельзя или чем-то заняться без 100500 согласований. Нет удаленки/гибрида для DE(во всех подразделениях по разному, но если есть критичность информации - то точно не будет). Низкая ЗП и медленный рост из-за внутренних регламентов Сбера. В процессе ревью диалога не было, просто твой непосредственный руководитель отправляет на согласование повышение зп на сколько ему кажется нормальным и получает ответ да/нет. За год+ повышение дохода(мизерное) без повышения в грейде
Руководитель направления по исследованию данных
Москва,
октябрь 2024
Что нравится
Стабильность, инновационность, оплата труда. Есть возможность получить огромный опыт в IT. Много профессиональных людей.
Что можно улучшить
Взаимодействие с руководством и отношение руководителей к подчиненным. На данный момент плохая и не прозрачная система оценивания результатов за квартал.
Оценки по категориям
Преимущества и льготы компании
Сотрудники чаще всего указывали следующие льготы и преимущества на основании 19 336 отзывов
95%
Своевременная оплата труда
82%
Оплата больничного
79%
Медицинское страхование
78%
Наличие кухни, места для обеда
61%
Профессиональное обучение
60%
Удобное расположение работы
46%
Корпоративные мероприятия
44%
Система наставничества
24%
Гибкий рабочий график
20%
Место для парковки
18%
Удаленная работа
12%
Оплата транспортных расходов
11%
Корпоративный транспорт
11%
Оплата мобильной связи
1%
Компенсация питания