Ведущий системный инженер данных

Мы ждем тебя, если ты имеешь:

• Дообучение (Fine-tuning) open-source LLM (Qwen, Gemma, LLama) с использованием PEFT (LoRA, QLoRA) для специфических доменных задач.
• Профессиональное владение принципами работы моделей трансформеров и современных LLM-архитектур, умение объяснять и применять механизм Self-Attention
• Работа с эмбеддингами и моделями для ранжирования, семантического поиска, классификации текстов (BERT, RoBERTa, Sentence-BERT).
• Решение задач NLP: суммаризация, извлечение именованных сущностей (NER), анализ тональности, машинный перевод.
• Проектирование пайплайнов Retrieval-Augmented Generation для работы с частными базами знаний компании.
• Оптимизация retrieval: эксперименты с чанкингом (разбиением текста), выбором стратегий поиска (гибридный поиск: ключевые слова + векторный).
• Работа с векторными базами данных (ChromaDB, Qdrant, Milvus, FAISS) и классическими (PostgreSQL + pgvector, Redis).
• Опыт работы с агентскими LLM-системами и понимание принципов их функционирования.
• Развертывание моделей в production (MLOps): упаковка в Docker, оркестрация с Kubernetes, работа с фреймворками для serving (vLLM, TGI, Triton Inference Server).
• Мониторинг качества работы моделей в продакшене (детекция дрейфа данных, оценка качества генераций).
• Знание метрик для оценки качества генеративных моделей
• Анализ научных статей и внедрение актуальных методов в продуктовые сценарии.