Чем предстоит заниматься
Разработка и улучшение LLM-агентов
Вы будете проектировать пайплайны, реализовывать инструменты и управлять поведением моделей. Предстоит выстраивать архитектуру агентов от промпт-инженерии до оркестрации вызовов и маршрутизации между компонентами
Развитие агента «Исследовать» Алисы
Это система, способная самостоятельно находить, анализировать и структурировать знания. Вам предстоит улучшать качество поиска, логику рассуждений и способность агента синтезировать информацию из множества источников
Работа над качеством моделей и систем оценки
Нужно будет анализировать ответы моделей, выстраивать метрики и участвовать в разработке и интеграции систем автоматической оценки, например LLM-as-a-Judge, чтобы качество генерации можно было измерять и улучшать системно
Исследование и внедрение современных подходов к агентным системам
Мы следим за передним краем — инструментальным использованием моделей, агентными архитектурами, LLM-оркестрацией. Вам предстоит исследовать новые подходы, проверять гипотезы на экспериментах и доводить лучшие из них до продакшена
Разработка вспомогательных ML-модулей
Вокруг LLM живёт целая экосистема: классификаторы, ранжирование, вспомогательные модели и сервисы. Вы будете проектировать и развивать эти компоненты, обеспечивая надёжную работу всей системы
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML