Чем предстоит заниматься
Проектирование архитектуры интеграции LLM: Разработка сквозных схем взаимодействия с внешними и он-прем моделями (RAG-конвейеры, векторные базы знаний, оркестрация вызовов через LangChain/LangGraph или аналоги)
Создание исполняемых спецификаций (SDD): Написание точных структурированных спецификаций (OpenAPI, AsyncAPI, JSON Schema), которые служат входными данными для генерации кода и автотестов. Вы будете проектировать контракты так, чтобы разработчики получали готовую реализацию логики вызова модели
Аналитика качества ответов моделей: Проектирование метрик оценки (L-Eval), разработка пайплайнов A/B тестирования промптов и версий моделей, анализ смещений (_bias_) и галлюцинаций на уровне бизнес-процессов
Data-driven проектирование: Глубокий анализ сырых данных, написание сложных SQL-запросов к Greenplum/ClickHouse/Hadoop для подготовки датасетов дообучения (fine-tuning) и формирования контекста для RAG
Прототипирование мостов между бизнесом и ML: Создание MVP-сервисов-оберток вокруг моделей, описание требований к предиктивным сервисам и перевод математических ограничений _data scientist_\-ов на язык банковских бизнес-правил
Менторство и развитие практик: Обучение младших аналитиков работе со стеком GenAI, внедрение инструментов AI-assisted аналитики внутри команды и проведение ревью архитектурных решений смежных команд