О Nebius:**
Nebius возглавляет новую эру в облачной инфраструктуре для глобальной экономики ИИ. Мы создаем полномасштабную облачную платформу ИИ, которая поддерживает разработчиков и предприятия от обучения данных и моделей до развертывания в производственной среде, без затрат и сложностей, связанных с созданием крупномасштабной внутренней инфраструктуры ИИ/МО.
Создано инженерами, для инженеров. От крупномасштабной оркестрации GPU до оптимизации инференса, мы решаем сложные задачи, связанные с вычислениями, хранением данных, сетями и прикладным ИИ.
Котируется на Nasdaq (NBIS) и имеет штаб-квартиру в Амстердаме, мы имеем глобальное присутствие с R&D центрами в Европе, Великобритании, Северной Америке и Израиле. Наша команда из более чем 1500 человек включает сотни инженеров с глубокой экспертизой в области аппаратного, программного обеспечения и исследований в области ИИ.
Роль
Эта роль предназначена для команды Nebius AI R&D, занимающейся прикладными исследованиями в области ИИ. Наши исследования в области переносимости (Portability) направлены на то, чтобы интеллектуальные агентные системы надежно работали при изменении моделей, провайдеров, фреймворков, навыков, систем памяти и сред развертывания. Мы создаем и оцениваем переносимые слои, которые сохраняют возможности, контекст, идентичность, происхождение и контроль пользователя в гетерогенных системах. Области исследований включают:
- Маршрутизация моделей по запросам с учетом качества, стоимости, задержки, возможностей, состояния кэша и требований к надежности
- Переносимость провайдеров и протоколов для передовых моделей, моделей с открытым исходным кодом, локального инференса и совместимых API
- Взаимодействие агентов и фреймворков, включая переносимые навыки, профили возможностей, действия, инструменты и траектории
- Переносимая, принадлежащая пользователю память и контекст с ограниченной идентичностью, происхождением, извлечением, обратной связью и проверяемым сжатием
- Стандарты обмена агентами, тестирование соответствия, доступ к инструментам и MCP, а также коммуникация между агентами
- Оптимизация агентов и фреймворков посредством оценки, дистилляции, кастомизации и обучения нескольких агентов
Вы будете разрабатывать и создавать исследовательские прототипы и надежные системы на стыке моделей, провайдеров и сред выполнения агентов. Вы будете формулировать исследовательские вопросы, разрабатывать методы оценки, тестировать идеи в реалистичных рабочих процессах агентов и превращать многообещающие результаты в многоразовые компоненты. Работа часто будет включать сотрудничество со смежными исследовательскими, инфраструктурными, секьюрити, продуктовыми и инженерными командами, где результаты будут проверяться и применяться на практике.
В настоящее время мы ищем ML-инженеров старшего и ведущего уровней для работы над исследованиями в таких областях, как:
- Системы маршрутизации, каскадирования и ранжирования кандидатов на основе обученных, основанных на правилах и гибридных моделей
- Компромиссы между качеством-стоимостью-задержкой, оценка неопределенности, исследование и маршрутизация с учетом исхода
- Шлюзы с несколькими провайдерами, трансляция протоколов, нормализация каталогов и контракты выполнения с закрытым отказом
- Переносимые навыки агентов, обнаружение возможностей фреймворка, адаптация пакетов и соответствие между фреймворками
- Представления памяти, идентичности, контекста, траектории и исхода, которые остаются переносимыми между агентами и моделями
- Системы извлечения, выбора контекста, сжатия контекста и обратной связи с явным указанием происхождения и границ доверия
- Стандарты взаимодействия агентов, включая метаданные, форматы действий, плагины, инструменты, MCP и интерфейсы взаимодействия между агентами
- Оптимизация агентов, дистилляция «учитель-ученик», генерация навыков, кастомизация фреймворков и обучение нескольких агентов
- Инфраструктура для бенчмаркинга и оценки изменений моделей, маршрутизаторов, памяти, навыков и фреймворков
Некоторые примеры ваших обязанностей могут включать:
- Проектирование, реализация, обучение и оценка маршрутизаторов моделей, которые выбирают подходящую модель или профиль рассуждений для каждого запроса
- Разработка переносимых абстракций провайдеров и протоколов, которые сохраняют аутентификацию, телеметрию, сигналы кэша и контекста, а также происхождение выполнения
- Определение версионированных схем и контрактов для моделей, предложений провайдеров, агентов, рабочих пространств, навыков, действий, инструментов, памяти и траекторий
- Создание систем, которые обнаруживают, упаковывают, адаптируют и проверяют навыки агентов в кодирующих агентах, редакторах и других фреймворках
- Исследование памяти, принадлежащей пользователю, ограниченной идентичности, контрольных точек траектории, конечных результатов, качества извлечения и проверяемого сжатия контекста
- Создание наборов тестов и протоколов оценки качества, стоимости, задержки, надежности, безопасности и переносимости
- Проектирование оценок с отложенной выборкой, внедоменных оценок и оценок воздействия изменений, которые тестируют новые или удаленные модели, провайдеры, навыки и версии фреймворков
- Исследование дистилляции, самосовершенствующихся фреймворков, обучения на нескольких агентах, фабрик агентов и автоматического создания навыков
- Написание надежного исследовательского программного обеспечения, API, интеграционных слоев и тестовой инфраструктуры, обеспечивающих быстрое, но воспроизводимое экспериментирование
- Сотрудничество с исследовательскими и инженерными командами для преобразования перспективных идей в безопасные, обратимые и надежные системы
- Коммуникация результатов через технические отчеты, демонстрации, релизы с открытым исходным кодом, бенчмарки и научные публикации
Мы ожидаем, что вы будете обладать:
- Глубоким пониманием машинного обучения, больших языковых моделей или статистического принятия решений
- Глубокой экспертизой как минимум в одной из релевантных областей, такой как маршрутизация моделей, рекомендательные системы, агентные системы, извлечение и память, оценка моделей, распределенные системы или проектирование протоколов и API
- Опыт создания и оценки современных языковых моделей или агентных систем, включая использование инструментов и многоходовые рабочие процессы
- Опыт проектирования, выполнения и анализа экспериментов по машинному обучению с соответствующей статистической строгостью
- Способность формулировать значимые исследовательские вопросы, проектировать эксперименты, проверяющие четкие гипотезы, и делать обоснованные выводы
- Понимание утечки данных при оценке, тестирования на отложенной выборке, обобщения вне домена, неопределенности и воспроизводимости
- Сильные навыки программной инженерии и проектирования алгоритмов; отличное знание Python и способность работать с производственными системами
- Опыт работы с API, схемами данных, распределенными сервисами, тестированием, наблюдаемостью, проверкой кода и CI/CD
- Способность рассуждать о безопасности, конфиденциальности, происхождении, разрешениях, режимах отказа и контроле пользователя в агентных системах
- Опыт реализации исследовательских идей и быстрого итеративного улучшения моделей, данных, систем и оценки
- Сильные коммуникативные навыки и навыки технического лидерства, включая сотрудничество между исследовательскими и инженерными дисциплинами и четкое документирование результатов в технических отчетах или научных публикациях
Желательно:
- Опыт работы с маршрутизаторами моделей, каскадами, системами Mixture-of-Experts, рекомендательными системами или инференсом с учетом затрат
- Опыт интеграции нескольких провайдеров моделей или стеков инференса, включая API, совместимые с OpenAI, API в стиле Anthropic, локальный инференс или системы обслуживания с открытым исходным кодом
- Знакомство с фреймворками агентов, кодирующими агентами, интеграцией с редакторами, вызовом функций, выполнением инструментов, MCP или протоколами взаимодействия между агентами
- Опыт работы с системами извлечения, векторным поиском, графами знаний, временными данными, архитектурами памяти или управлением контекстом
- Опыт работы с наборами тестов для кодирования, рассуждений, фактической точности, следования инструкциям, использования инструментов или многоходовых рабочих процессов агентов
- Опыт дистилляции «учитель-ученик», обучения с подкреплением, обучения с предпочтениями, моделирования вознаграждений или автоматической генерации навыков
- Владение TypeScript, Go, Rust или другим системным языком помимо Python
- Опыт безопасной аутентификации, песочницы, телеметрии с сохранением конфиденциальности, отслеживания происхождения или выполнения, управляемого политиками
- Опыт создания распределенных систем обработки данных, оценки, обучения моделей или инференса
- Степень PhD в области компьютерных наук, машинного обучения, искусственного интеллекта или смежной технической области, или эквивалентный практический опыт
- Опыт успешных публикаций, вкладов в открытый исходный код или развернутых систем ИИ
- Опыт создания и внедрения продуктов или исследовательских прототипов в динамичной, стартап-подобной среде
- Страсть к созданию передовых систем ИИ, которые являются компонуемыми, инспектируемыми, контролируемыми пользователем и устойчивыми к изменениям моделей и платформ
- Отличное владение английским языком, с сильными навыками технического письма, презентации и коммуникации
- Владение современными практиками программной инженерии, включая контроль версий, тестирование, проверку кода и CI/CD
Преимущества и льготы:
- Конкурентоспособная компенсация
- Возможности карьерного роста и обучения
- Гибкость и ответственность
- Совместная и инновационная культура
- Возможность работать над значимыми проектами в области ИИ
- Международная среда и талантливые команды
Что такое работа в Nebius:
Быстрое развитие - Смелое мышление - Постоянный рост - Значительное влияние - Доверие и реальная ответственность - Возможность формировать будущее ИИ
Заявление о равных возможностях:
Nebius является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы стремимся к созданию инклюзивной и разнообразной рабочей среды и предоставлению равных возможностей трудоустройства во всех аспектах занятости. Мы не дискриминируем по признаку расы, цвета кожи, религии, пола (включая беременность), национального происхождения, родословной, возраста, инвалидности, генетической информации, семейного положения, статуса ветерана, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или выражения или любой другой характеристики, защищенной применимым законодательством.
Заявители должны иметь разрешение на работу в стране, в которую они подают заявление, и должны будут предоставить подтверждение права на трудоустройство в качестве условия найма.
Если вам требуются условия для прохождения процесса подачи заявления, пожалуйста, сообщите нам.
