Senior Research Engineer (Code World Models)

Команда JetBrains Research ищет Senior Research Engineer для работы над Code World Models: моделями, которые изучают поведение, изменения, выполнение и взаимодействие программных систем с инструментами разработчика.

Эта роль сосредоточена на предобучении и промежуточном обучении foundation‑моделей, ориентированных на код. Вы будете работать с данными, конвейерами обучения, оценкой и экспериментами, которые улучшают понимание моделями программ, репозиториев, выполнения, тестов и процессов разработки программного обеспечения.

• Разрабатывать и проводить эксперименты по предобучению, продолженному предобучению и промежуточному обучению кодовых моделей.

• Создавать и улучшать конвейеры данных для масштабного обучения моделей, включая фильтрацию, дедупликацию, дизайн смесей и проверку качества наборов данных.

• Работать с корпусами кода, репозиториями, тестами, трассами выполнения и синтетическими данными.

• Разрабатывать оценки для сложных задач рассуждения на уровне репозитория.

• Сотрудничать с исследователями и инженерами, работающими над ML для кода и AI‑инструментами для разработчиков.

• Иметь практический опыт предобучения, продолженного обучения или промежуточного обучения моделей.

• Обладать сильными инженерными навыками в Python и опытом работы с современными ML‑фреймворками.

• Понимать масштабные рабочие процессы ML‑обучения, включая обработку данных, распределённое обучение, контрольные точки, оценку, отслеживание экспериментов и отладку.

• Иметь опыт работы с большими наборами данных и заботиться о качестве данных, их загрязнении, выборке и воспроизводимости.

• Иметь образование в области NLP, ML для программной инженерии или смежных областей.

• Любить работать над исследовательскими задачами с высокой неопределённостью и превращать идеи в работающие эксперименты.

• Иметь опыт обучения или адаптации моделей для генерации кода, понимания кода, программных агентов, исправления программ, генерации тестов или рассуждения на уровне репозитория.

• Работать с данными, основанными на выполнении, такими как юнит‑тесты, трассы, логи, обратная связь компилятора, состояния выполнения или изолированное выполнение кода.

• Иметь опыт масштабного распределённого обучения моделей с более чем 70 B параметров.

• Понимать проблемы оценки кодовых моделей, включая загрязнение бенчмарков, нестабильные тесты, оценку на основе выполнения и оценку задач с длительным горизонтом.

• Вносить вклад в ML‑инфраструктуру, open‑source проекты или исследовательские системы.

#LI-KP1

We are an equal opportunity employer

Мы знаем, что отличные идеи могут появиться у любого человека, где бы он ни находился. Поэтому мы делаем всё возможное, чтобы создать открытое и инклюзивное рабочее место — место, которое приветствует всех независимо от их происхождения, идентичности, религии, возраста, потребностей в доступности или ориентации.

Мы обрабатываем данные, предоставленные в вашей заявке, в соответствии с Политикой конфиденциальности при найме.