ML-разработчик в команду инфраструктуры претрейна Alice AI LLM

Мы занимаемся претрейном Alice AI LLM уже пять лет. За это время наша команда: Обучила большую часть языковых моделей, которые используются в Яндексе Разработала фреймворк для распределённого обучения больших языковых моделей (используется для претрейна, алайнмента, даунстрим-применений, а также для обучения VLМ и SpeechGPT) Разработала технологию YaFSDP, которая ускоряет обучение моделей с 70 млрд параметров на 20–50% Разработала фреймворк YCCL, который даёт кратный прирост по скорости коммуникаций в наших обучениях Сэкономила тысячи GPU на инференсе моделей за счёт оптимизаций и помощи другим командам Мы ищем опытных инфраструктурных и DL-инженеров для работы в команде инфраструктуры претрейна Alice AI LLM.

Оптимизация обучений в контексте RL В современных открытых решениях использование GPU не превышает 10%, что крайне неэффективно. Вам предстоит ускорить обучение в этой схеме. Построение более эффективных схем коммуникаций Комбинация YaFSDP + YCCL + FP8 позволяет обучать модели, имеющие сотни миллиардов параметров, с максимальной производительностью. Но для больших моделей требуются более сложные схемы: Pipeline Parallelism, продвинутый Expert Parallelism, Context Parallelism. Выполнение низкоуровневых оптимизаций Мы стремимся к тому, чтобы тензорные ядра были нагружены по максимуму. Вы будете проводить нетривиальные оптимизации на низком уровне с написанием кода на Triton, CUDA или CuTe DSL. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Работали с современными LLM, понимаете их архитектуру Пишете на Python, имеете опыт разработки на Torch Знакомы с процессом обучения DL-моделей, умеете выполнять оптимизации Понимаете основы распределённого обучения; знаете, почему FSDP лучше DDP, как используется FP8 в обучении и что лучше: TP или EP