Опыт в проектах с RAG, внутренними ассистентами, чат-ботами
Опыт настройки пайплайнов для разметки данных и улучшения качества LLM-ответов
Базовый опыт MLOps: деплой моделей, мониторинг качества, переобучение
Умение работать с Airflow
Опыт работы ML-инженером / backend+ML в кросс-функциональных командах от 3 лет
Умение решать задачи от подготовки данных и выбора модели до рабочего сервиса в проде
Опыт разработки на Python
Понимание, как устроен веб-сервис: запрос–обработка–БД–ответ, базовая оптимизация по времени ответа
Опыт работы с текстовыми задачами (NLP): классификация, ранжирование, генерация или вопрос–ответ
Готовность разбираться в коде других людей, участвовать в ревью, предлагать улучшения
Python (основной язык), промышленная разработка от 3 лет
1. PyTorch, Transformers, классический ML (линейные модели, бустинги)
2. опыт работы с LLM (интеграция через API, fine-tuning)
Оркестрация и RAG: LangChain / LangGraph или аналоги
Данные и хранение: SQL-БД, векторные БД (Qdrant / pgvector / др.)
Бэкенд: FastAPI, написание и поддержка REST-/gRPC-сервисов
Инфраструктура: Docker, Git, базовое понимание CI/CD, мониторинг и логирование