fokcus

Data Science (LLM/NLP)

Т1 · Рязань · офис

по договорённости

Опубликовано 15 дн назад

Как распознать мошенников

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.

Свежая вакансия Появилась 15 дн назад

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

Навыки

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

Похожие вакансии