Вилка: 180-250к net за full-time.
Формат: full-time/part-time, удаленка
Ищем
Research Engineer, которые умеют сжимать модели — квантизация, прунинг.
Задачи — на стыке инженерии и ресёрча: формулировка и тестирование гипотез, улучшение SOTA-подходов, упаковка и поставка итоговых решений.
Формат участия — через
MIL Talent Pool: подключим, когда появится подходящая задача.
О насMIL Team— команда прикладных ML-исследователей. Делаем AI-продукты (например,
compressa.ai) и ресёрч-проекты с индустриальными партнёрами, например, Huawei, Samsung, Сбер.
Публикуемся на топовых конференциях, развиваем собственную инфраструктуру, строим команду с инженерным мышлением и научной глубиной.
Что вы будете делать?- Реализовывать и тестировать методы сжатия: квантизация (в том числе low-bit подходы), прунинг, structured sparsity, tensor decomposition.
- Настраивать фреймворк для экспериментов: метрики, пайплайны, логирование.
- Анализировать влияние сжатия на качество и поведение модели.
- Участвовать в подготовке публикаций и внутренней документации по результатам работы.
Что мы ожидаем?- На хорошем уровне Python (PyTorch), Git.
- Понимание архитектуры языковых моделей, основанных на трансформерах (LLaMA), принципов их работы (механизм внимания; prefill, decode фазы).
- Знание методов сжатия DL-моделей: per-channel/per-tensor weight quantization (AWQ, GPTQ, HQQ), методы, упрощающие квантизацию активаций (LLM.int8(), SmoothQuant, QuaRot), методы выбора важных (salient) весов при прунинге/спарсификации (SpQR, Wanda, FLAP).
- Опыт реализации и адаптации low-bit и pruning-подходов.
- Умение писать чистый, модульный и воспроизводимый код.
- Понимание, как оценивать влияние сжатия на метрики и поведение модели.
➕ Будет плюсом- Наличие статей или препринтов.
- Участие в ML-конференциях.
- Опыт работы с vLLM и LLM Compressor.
С нас: - Удалёнка из любой точки мира.
- Команда, у которой точно можно многому научиться.
- Динамичная среда: быстрые гипотезы, короткий цикл принятия решений.
- Возможность расти: хочешь вести трек — поддержим, хочешь делать демку — подключим.
📩 Если вам интересно присоединиться к нашей команде, будем рады, если вы заполните анкету в MIL Talent Pool по ссылке: https://forms.yandex.ru/u/67f914be02848febae72a9e5/Также приглашаем вас в наш Telegram-чат: @mil_team_partners — здесь делимся новостями и возможностями!