DL-разработчик в команду исследования архитектуры YandexGPT
Наша команда отвечает за исследование архитектуры и обучение моделей YandexGPT. Мы занимаемся претрейном LLM, ставим эксперименты с самыми современным подходами, оптимизируем распределённое обучение на большом GPU-кластере, и в итоге наши базовые модели внедряются в ключевые продукты Яндекса. Ищем опытного DL-инженера, который присоединится к команде базовой технологии.
Задачи и обязанности
Воспроизведение и улучшение мировых наработок по обучению LLM
Вы будете реализовывать и исследовать архитектуры LLM и все составные части обучения. Ваша работа может включать реализацию новых оптимизаторов, постановку экспериментов с Mixture of Experts, улучшение attention-а и многое другое. Вы будете ставить эксперименты для достижения максимального качества и эффективного инференса моделей.
Повышение эффективности распределённого обучения на GPU
Вам предстоит ускорять обучение моделей на кластере, исследовать и реализовывать наиболее оптимальные стратегии параллелизма, профилировать CUDA и CPU-код и находить ботлнеки.
Разбор релевантных публикаций
Нужно будет глубоко анализировать релевантные современные публикации по теме, выявлять наиболее перспективные и полезные подходы, а затем воспроизводить их и улучшать.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Требования
- Обучали и реализовывали трансформерные модели на PyTorch
- Понимаете, как устроены современные LLM
- Имеете опыт в распределённом обучении и знаете, какие алгоритмы в нём используются
- Обладаете крепкой базой в машинном обучении
Дополнительные требования
- Разрабатывали на CUDA или Triton
- Умеете выявлять и устранять проблемы в процессе обучения на GPU
- Знакомы с FSDP и ZeRO, понимаете концепции Model Parallelism