Senior Data Scientist (LLM R&D)

iFORA — research-платформа анализа 850M+ документов (наука, патенты, медиа) собственная разработка НИУ ВШЭ отмечанная в журнале Nature.

Задачи: • Дообучение и исследование LLM (domain adaptation, synthetic data, RLHF/RLVR) • Reasoning, planning, AI-агенты, RAG / knowledge graph • Эксперименты, evaluation, внедрение SOTA

Требования: • 3+ лет ML/DS, research mindset • PyTorch, Transformers, multi-GPU • RL (PPO/DPO), prompt & CoT • Научные публикации большой плюс

Стек: Python, PyTorch, TRL, Axolotl, LangChain/LangGraph Инфра: A40 / A100 / H200, суперкомпьютер ВШЭ

НИУ ВШЭ

▪️Исследование способности агентов к рассуждению и планированию (Reasoning, CoT)

▪️Полный цикл обучения до вывода модели в продакшн (Domain Adaptation и дообучение LLM с использованием внутренних и синтетических данных, создание функций оценки ответов)

▪️Разработка методов эффективного обучения и инференса

▪️Улучшение Deep Research продукта

▪️Разработка стратегий построения и обновления knowledge graph для RAG-системы

▪️NLP-задачи: Preprocessing, Classification, Summarization, NER, Semantic Search, Clustering и др

▪️Опыт работы в области ML/DS 3+ лет

▪️Высшее образование, степень: специалист / магистр / доктор наук / кандидат / PhD в области математики и компьютерных наук

▪️Коммерческий опыт тренировки и масштабирования LLM моделей: pre-train, fine-tune, Multi-GPU Training и оптимизация гиперпараметров

▪️Разбираетесь в RL (RLHF, RLVR), знание алгоритмов и методов preference-based optimization (PPO, DPO, GRPO)

▪️Глубокое знание современных DL/LLM-архитектур

▪️Опыт prompt engineering и chain-of-thought reasoning для LLM

▪️Опыт работы с Pytorch, ONNX, Nvidia TensorRT, CUDA, Docker

▪️Знание методов оптимизации и ускорения инференса нейронных сетей

▪️Умеете превращать научные статьи в код: реализовывали SOTA-методы и алгоритмы

▪️Способность вести учет экспериментов (файлы с метриками, s3, MLFlow, W&B)

▪️Знание средств командной разработки - Chat, Kanban, Wiki, Mail

▪️Базовые знания Linux, Git, Bash и Docker

Будет плюсом:

▪️Наличие научных публикаций

▪️Опыт разработки ИИ-агентов (ReAct, Multi-Agent)

▪️Опыт в LangChain, LangGraph для построения multi-agent систем (MAS) RAG-систем или AI-агентов

▪️Интересная работа и масштабный проект

▪️Кластер с GPU A40, A100, H200 для прототипирования

▪️Доступ к суперкомпьютеру НИУ ВШЭ «cHARISMa»

▪️Обучение (семинары, курсы, тренинги от НИУ ВШЭ, английский)

▪️График работы: гибрид (возможна удалёнка), гибкое время начало дня с 8.00 до 11.00

▪️Программы лояльности от крупнейших фитнес-клубов и театров Москвы

▪️ДМС

▪️Доступ к регулярно обновляющейся библиотеке НИУ ВШЭ, а также электронным и аудиокнигам издательства «МИФ»

▪️Офис в шаговой доступности от лучших кофеен и книжных Москвы на Мясницкой (м. Лубянка / м. Тургеневская), скидки в «Даблби», «Ska vi fi ka?» и «Буквышка» при предъявлении пропуска НИУ ВШЭ