Рязань
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.
Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Показать как в источнике
Data Science (LLM/NLP)
#офис
Рязань
Компания: Т1
🔹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.
Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max