Мы активно развиваем GenAI-направление в hh.ru. Уже сейчас в разных командах используются LLM-модели для генерации текстов, ведения диалогов, классификации и анализа вакансий и резюме. Направление является для нас стратегическим, поэтому сейчас мы ищем технического лидера, который поможет выстроить в компании системный подход к обучению и адаптации LLM-моделей под задачи HR домена. Если вам интересно закладывать основу для устойчивого использования GenAI в продуктах - через LLM-модели, датасеты, метрики, процессы, которыми будут пользоваться десятки команд, и вы смотрите на ML не просто как на технологии, а как на инструмент влияния на продукт — мы будем рады видеть вас в нашей команде. Обязанности: Файнтюнинг open-source LLM-моделей для решения HR-задач (генерация описания вакансий, общение с клиентами, анализ резюме, модерация и т.п.); Исследование и внедрение современных архитектур, а также подходов к обучению моделей; Создание и поддержка специализированных датасетов для адаптации моделей под HR домен; Оптимизация моделей для production-среды (квантизация, дистилляция); Тесное взаимодействие с продуктовыми командами, командами оценки качества и MLOps для интеграции моделей в продукты и сервисы hh; Разработка стандартов и процессов обучения моделей и помощь другим командам в их внедрении. Требования: Глубокое понимание современных архитектур и методов обучения языковых моделей; Практический опыт файнтюнинга различных LLM под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, PPO, DPO, GRPO); Уверенное владение Python и экосистемой ML и LLM-инструментов (pytorch, trl, accelerate, peft, transformers, vllm, etc); Живой интерес к сфере GenAI, опыт работы с популярными вендорными и open-source моделями (Qwen, Llama, DeepSeek, GPT-OSS); Практический опыт создания решений на базе LLM (prompt engineering, RAG, function calling, structured outputs, reasoning, agents); Понимание методов оценки качества LLM (бенчмарки, human eval, LLM-as-as-Judge) и метрик для различных NLP-задач; Умение балансировать исследовательские задачи и бизнес-требования. Будет плюсом: Опыт распределенного обучения LLM на GPU-кластерах; Опыт внедрения LLM решений в продакшн. Условия: Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса; Гибкий график рабочего дня; Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок; Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно); Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.
Похожие вакансии