AI-помощник: сопроводительное письмо, адаптация резюме, тренировка собеседованияПерейти ↓
Описание вакансии
Чем предстоит заниматься
•Интеграция LLM в продукты и сервисы (API, backend, пайплайны обработки данных);
•Оценка качества ответов моделей (автоматические метрики, human eval);
•Обеспечение безопасности, фильтрации и соответствия этическим требованиям (guardrails);
•Построение RAG-систем: индексация данных, работа с векторными БД, оптимизация качества поиска и генерации;
•Взаимодействие с продуктовой и ML-командой, участие в архитектурных решениях;
•Оптимизация производительности и стоимости инференса (квантизация, batching, caching);
•Работа с мультимодальными моделями (текст, изображения, документы — при необходимости);
•Проектирование, обучение и дообучение LLM (fine-tuning, instruction tuning).
Здорово, если у тебя есть
•Высшее образование (IT, техническое, математическое);
•Уверенное владение Python, SQL;
•Хорошие знания в области теории вероятностей, математической статистики, алгоритмов машинного обучения ML;
•Знания в области NLP алгоритмов;
•Понимание деталей работы LLM и того, как происходит их дообучение и инференс;
•Опыт деплоя ML/LLM решений (Docker, Kubernetes, cloud);
•Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами;
•Опыт реализации агентских сценариев;
•Опыт работы с векторными базами данных: оптимизация индексов, запросов;
•Опыт с фреймворками: LangChain, LlamaIndex, Hugging Face;
•Знание методов оценки LLM (BLEU, ROUGE, MMLU, custom evals);
•Опыт оптимизации инференса (vLLM, TensorRT, ONNX);
•Опыт работы с мультимодальными моделями;
•Уверенное владение Python.
