Чем предстоит заниматься:
- Проведение полноценных экспериментов от анализа данных (текст, временные ряды, реже табличные данные, изображения, аудио) до оценки метрик с целью построение моделей машинного обучения (как классические, так и нейроночные);
- Работа с большими языковыми моделями (LLM), RAG, построение пайплайнов и агентов на их основе;
- Выведение успешных моделей в прод (разработка, обертка в API, Docker, настройка мониторинга и т.п.) и при необходимости поддержка.
Требования:
- Опыт промпт инжиниринга с моделями OpenAI/ Antrophic;
- Опыт работы с open source LLM;
- Опыт работы по построению RAG пайплайнов;
- Отличные знания Python для анализа данных (pandas, sklearn, numpy, scipy, xgboost, seaborn, etc);
- Опыт работы с базовыми алгоритмами ML (logistic regression, svm, knn, nn, decision tree, random forest, xgboost/catboost/lgbm и т.п). Понимание преимуществ, недостатков и отличий;
- Хорошие знания NLP (принципы работы с текстами, классические подходы, векторизации слов, подходы на основе трансформеров);
- Опыт работы по использованию искусственных нейронных сетей и инструментов;
- Высшее техническое образование;
- Зрелость и самостоятельность.