Через Telegram — пароль придумывать не нужно.
Кнопка не появилась или после подтверждения ничего не произошло? Значит в настройках бота указан другой домен — он должен совпадать с fokcus.ru в точности.
Т1 · Рязань · офис
Настоящий работодатель не просит войти через iCloud или Apple ID, прислать коды из SMS, установить программу для «тестового задания», перевести деньги или оплатить обучение. Если просят — это не работа.
Рязань
-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).
-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
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