Чем предстоит заниматься
Разрабатывать и выводить в продакшен агентные системы для автоматической валидации ML- и LLM-моделей: от одиночных инструментов-валидаторов до мульти-агентных графов с планированием, вызовом кода и самопроверкой
Отвечать за качество решений в продакшене: определять технические метрики, согласованные с требованиями валидации, строить evaluation-контуры, проектировать эксперименты, анализировать паттерны ошибок и закрывать их изменениями системы или обучающих данных
Проектировать и развивать контуры контекстного поиска над методологиями, регламентами и документацией моделей, включая парсинг сложных документов, гибридный поиск и reranking
Дообучать LLM под домен модельного риска и подтверждать прирост относительно базовой модели измеримыми метриками
Вести исследовательский цикл: формулировать гипотезы, отслеживать литературу и релизы, быстро проверять применимость на прототипе и приносить команде обоснованный вывод о внедрении
Закрывать задачу целиком — от получения доступов и сбора данных до документации, code review и поддержки решения после