13 марта 2026
Наша исследовательская AI-команда развивает Copilot сотрудника банка виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом. Сейчас Copilot работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.
Вам предстоит :
Обучать модели, планировать эксперименты и проверять гипотезы
Создавать и расширять наборы данных для обучения моделей под специфические домены
Взаимодействовать с продуктовыми командами, командами валидации и др. для интеграции обученных моделей в продукты и сервисы банка.
Оптимизировать обучение и инференс моделей на GPU/CPU
Проводить нагрузочное тестирование моделей и сервисов, частично и/или полностью встраивать работающие прототипы в промышленную эксплуатацию
Мы ждем, что вы :
Обучали трансформерные модели на PyTorch с нуля без ИИ-ассистентов (и с ними тоже)
Имеете опыт файнтюнинга open-source LLM под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, PPO, DPO, GRPO);
Уверенно владеете Python и экосистемой ML и LLM-инструментов (torch, transformers, trl, accelerate, PEFT, vLLM и т.д.)
Умеете писать и оптимизировать код, выходящий за рамки Jupyter-Notebook и локальных py-скриптов