Чем предстоит заниматься
Разрабатывать и внедрять ИИ-агентов (LLM Agents): проектировать логику рассуждений агентов на базе GigaChat, обучать и дообучать модели (Finetuning, LoRA/QLoRA), настраивать вызов внешних инструментов (Tool Calling, API, SQL-скрипты) под задачи банкинга
Проектировать и обучать классические ML-модели: разработать точечную ML-модель для анализа транзакционных и табличных данных (классификация, кластеризация или скоринг) для обогащения контекста агента
Строить RAG-системы: проектировать архитектуру контекстного поиска ответов по сложным финансовым логам, чекам и документам пользователя
Анализировать и дорабатывать корзину запросов: оценивать результаты ответов агентов на предмет качества и ошибок, согласовывать метрики (Guardrails, Ragas), защищать подходы перед бизнесом и показывать ценность данных на понятном языке
Обеспечивать надёжность и оптимизировать воркфлоу: минимизировать задержки (latency) ответов, настраивать мониторинг внедрённых решений и контролировать траекторию поведения агента, полностью исключая галлюцинации в продакшене