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.
Обязанности
- 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
- возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
- 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.
