Research Engineer, Forge

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Research Engineer в команду Forge: превращение требований клиентов в надёжные пайплайны обучения и деплоя моделей. Работа на стыке исследований и продакшена — пост-тренинг, оценка, данные и инфраструктура.

Задачи

• Строить и улучшать пайплайны пост-тренинга и оценки (CPT/SFT/RL/дистилляция), превращая прототипы в воспроизводимые рецепты Forge
• Разрабатывать инструменты и пайплайны для генерации синтетических данных, курирования данных, обучения, оценки и деплоя
• Отлаживать и укреплять крупномасштабные ML-системы: распределённое обучение, планирование и исполнение, чекпоинты, наблюдаемость, воспроизводимость
• Улучшать кодовую базу Forge через понятные API, тесты, документацию и поддерживаемые абстракции
• Развивать RL-стек обучения (высокопроизводительный асинхронный rollout, масштабируемые системы пост-тренинга)
• Обеспечивать бесшовный и адаптируемый деплой Forge под разных клиентов (железо, софт-стек, облако и on-premises)
• Совместно с исследователями и инфраструктурными инженерами превращать узкие места в конкретные улучшения систем

Требования

• Сильные навыки Python-инженерии и опыт работы с большими кодовыми базами (тестирование, код-ревью, CI, операционная ответственность)
• Практический опыт с PyTorch, JAX или аналогами
• Сильные фундаментальные знания систем и инфраструктуры
• Опыт обучения или пост-тренинга LLM: fine-tuning, RL, дистилляция, оценка и/или пайплайны данных
• Отличные навыки отладки в неоднозначных системах (распределённые задачи, проблемы данных, регрессии качества, сбои инфраструктуры)
• Чёткая коммуникация с техническими и нетехническими стейкхолдерами
• Высокая агентность, низкое эго и комфорт в быстро меняющейся среде с неполными спецификациями

Условия

• Комплексный пакет бенефитов: медицинская страховка, родительский отпуск, пенсионные планы, поддержка релокации, велнес-программы, компенсации на питание и транспорт и другие локальные перки (зависят от страны)
• Распределённые команды в Европе, Северной Америке, Азии и на Ближнем Востоке

Навыки

• Python
• PyTorch
• JAX
• LLM
• CPT
• SFT
• RL
• distillation
• distributed training
• FSDP
• DeepSpeed
• Megatron
• SLURM
• Ray
• Kubernetes
• Kueue
• Karpenter
• Skypilot
• synthetic data generation
• data pipelines
• evaluation systems
• ML infrastructure