Мы core команда, которая отвечает за машинное обучение для понимания аудиоданных во всем Сбере. В прошлом году мы выложили в открытый доступ SOTA модель для распознавания речи на русском языке GigaAM, а этой весной первыми в России запустили нативное понимание звука в LLM: GigaChat Audio . Сейчас мы активно работаем над улучшением мультимодальных свойств GigaChat: рост качества на сложных контекстах из аудио и картинок; понимание видео не только по звуковому потоку, но и кадрам. Обязанности создание пайплайна генерации синтетических Audio+Vision+Text данных из внутренних и открытых моделей создание бенчмарков: llm-as-a-judge, авто-метрики проведение экспериментов по обучению LLM: тестирование данных и стадий обучения, методы смешивания модальностей Требования python: модульный код, ООП, concurrency, pep, тесты понимание этапов обучения и современных архитектур LLM понимание методов оценки качества ML-систем глубокие теоретические знания в DL опыт отладки/обучения в multi-gpu режиме Будет плюсом опыт в Computer Vision / Audio Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (офисы Москва / Санкт-Петербург) ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Похожие вакансии