ML-разработчик в команду Alice AI VLM Reasoning

Привет! Я Лёша, руководитель команды Alice AI VLM Reasoning. Мы учим мультимодальные модели рассуждать: понимать документы, графики, таблицы и интерфейсы, аккуратно распознавать текст (OCR), а также доводим поведение модели до продуктового качества через RLHF. Если вы хотите драйвить мультимодальный reasoning и RL-алайнмент, работать со сложнейшими задачами на стыке текста, картинок и видео и видеть, как ваши ресёрч-прорывы превращаются в продукт Яндекса для миллионов, — ждём вас в команде.

Наша команда учит мультимодальные модели, которые не просто «видят картинку и отвечают на вопрос», а действительно понимают визуальный контекст, следуют инструкции и работают на уровне продуктового качества.

Развивать RL и RLHF для VLM
Вам предстоит переосмыслить методы алайнмента на стыке визуальной и текстовой модальностей: как наградить модель за правильный визуальный reasoning, как отучить её галлюцинировать при описании изображения и как превратить продуктовые требования сервисов Яндекса в функцию награды. Вы будете находить ответы на эти вопросы и внедрять решения в RLHF-пайплайн — так, чтобы поведение модели было предсказуемым, полезным и безопасным.

Развивать reasoning и работу с документами (OCR)
Требуется выйти за пределы простых подписей к фото. Вы будете учить модель рассуждать над сложным визуальным контекстом: разбирать документы, таблицы, графики и интерфейсы, аккуратно распознавать текст (OCR) и безупречно следовать многошаговым инструкциям. Для этого предстоит собирать reasoning-данные и активно экспериментировать с UG-данными и AI-фидбэком.

Разгонять large-scale-обучение до предельных скоростей
RL loop для мультимодальных моделей — это один из самых сложных инженерных вызовов в современном ML. Вам предстоит ускорять генерацию на лету, профилировать узкие места и добиваться того, чтобы эксперименты крутились кратно быстрее, а GPU не простаивали ни секунды.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

• Отлично знаете классические ML, NLP и CV
• Понимаете, как устроены современные LLM или VLM, решали с их помощью прикладные задачи или имеете релевантный исследовательский опыт
• Имеете опыт работы с RL или RLHF, post-training или мультимодальным reasoning — или готовы быстро погрузиться в эти направления
• Следите за трендами в области LLM и VLM, умеете с ходу отличать хайп от рабочих практик и готовы быстро реализовывать новые идеи

• Работали с reasoning-задачами, post-training или RLHF/alignment
• Имеете опыт работы с OCR и document understanding: распознавание текста, структуры документов, таблиц и графиков
• Обучали большие модели или large-scale ML-системы
• Понимаете ограничения современных VLM и следите за трендами в multimodal reasoning