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.