Чем предстоит заниматься
- Проектировать алгоритмы распознавания намерений и генерации юридически корректных ответов
- Развивать прототип ассистента: внедрять новые функции, улучшать качество ответов, расширять покрытие сценариев
- Оценивать эффективность решений через метрики и обратную связь от пользователей.
Требования
- Опыт в NLP: от TF-IDF/BM25 до трансформеров и LLM
- Знание фундаментальных принципов машинного обучения и опыт их применения на практике
- Практический опыт разработки LLM-пайплайнов, AI-агентов или чат-ботов
- Уверенное владение фреймворками для работы с LLM: LangChain, LangGraph или аналогами
- Умение проектировать, реализовывать и оценивать RAG-системы
- Опыт перевода бизнес-требований в технические решения на языке ML/NLP
- Навыки написания чистого, поддерживаемого и тестируемого кода на Python 3.9+
- Свободное владение инструментами: Git, SQL, Bash, Docker.
Будет плюсом:
- Понимание принципов микросервисной архитектуры и опыт проектирования REST API
- Опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio, aiohttp, multiprocessing и др.)
- Опыт взаимодействия с реляционными и нереляционными базами данных (Postgres, Redis)
- Практический опыт настройки и поддержки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD или аналоги)
- Опыт развёртывания и управления приложениями в Kubernetes.