Назад к вакансиям
remotevibecodingjobs11 августа 2026 г.

Staff-инженер по исследованиям, предобучение LLM

jetbrains

ВознаграждениеПо договорённости
Локация
Berlin; Munich; Remote
Формат
Удаленка
Направления
Вайбкодинг, Веб-разработка, ML-инженер, DevOps, Дизайнер, Автоматизация
Отклик
На remotevibecodingjobs

О компании

JetBrains с 2000 года разрабатывает инструменты для разработчиков. Компания работает над новой платформой, которая предоставляет возможности ИИ всем продуктам JetBrains. Платформа основана на моделях, разработанных внутри компании для помощи в написании кода и текстов, а также на интеграции со стратегическими партнёрами.

JetBrains — работодатель равных возможностей.

Важные качества

  • Умение самостоятельно планировать проекты и принимать решения, при необходимости консультируясь с другими.
  • Способность определять потребности клиентов и расставлять приоритеты задач.
  • Начинать с простейших решений и постепенно добавлять сложность по мере необходимости.
  • Готовность нести единоличную ответственность за целую подсистему.
  • Увлечённость обучением и желание быть в курсе последних разработок в области LLM.

Задачи

  • Совместно со стейкхолдерами преобразовывать бизнес-требования в технические спецификации.
  • Обучать LLM с нуля на большом GPU-кластере.
  • Собирать и обрабатывать датасеты для предобучения и дообучения.
  • Поддерживать и улучшать существующие подсистемы.

Требования

  • Опыт проектирования, развертывания и поддержки продакшн-ML-систем.
  • Сильная теоретическая база в NLP и подходах на основе трансформеров.
  • Свободное владение современными фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch, и распространёнными библиотеками для NLP.
  • Опыт распределённого обучения моделей с миллиардами параметров.
  • Внимание к деталям и отличные коммуникативные навыки.

Будет плюсом

  • Опыт работы с фреймворками инференса LLM: vLLM, DeepSpeed, TensorRT.
  • Опыт применения техник выравнивания LLM: RLHF/RLAIF.
  • Инструменты и практики MLOps, включая CI/CD для ML.
  • K8s и Kubeflow.
  • Научные публикации в области NLP.

Стек и инфраструктура

  • Кластер из сотен NVIDIA GPU в качестве инфраструктуры для обучения.
  • Git для управления исходным кодом.
  • Python, PyTorch и Hugging Face как ML-стек.
  • Kubeflow и Weights & Biases для отслеживания экспериментов.
  • TeamCity как система автоматизации CI.