Исследовать и составлять требования к наборам сырых данных, их качеству, формата, чтобы обеспечить бесшовную работу LLM агентов;
Разрабатывать RAG системы, позволяющие выдавать пользователю знания из широкого перечня баз и инструментов платформы данных DataOps;
Тестировать различные LLM модели, выявлять домены с сильным и слабым перформансом;
Сопровождать процесс вывода решения в пром, консультировать Data Engineer;
Сопровождать A/B-тесты моделей, предлагать идеи по мониторингу и требующимся метрикам качества.
Требования:
Релевантный опыт от 3-х лет;
Коммерческий опыт применения генеративных моделей в сфере NLP;
Понимание принципов работы трансформеров, опыт разворачивания open source LLM;
Опыт с retrieval системами, опыт в проминжиниринге;
Владение PyTorch, активное использование HugginFace моделей;
Уверенное ведение разработки на Python 3;
Достойный уровень инженерной культуры (умение писать адекватный код за вменяемое время, версионировать код через Git инструменты, вести работу через Jira и документацию в Confluence).
