Опыт работы от 3-х лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен
Понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF)
Уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face
Уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI)
Опыт создания агентов на LangChain/LangGraph
Знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling
Опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies)
Опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM
Опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA)
Настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей
Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации