Подключать внутренние модели (llmops платформа) для агентов + анализ;
Подключать память для агентов (чтобы каждое предыдущее; сообщение учитывалось);
Создавать самих агентов;
Вписывать в общую архитектуру бота/миниаппа;
Создавать базы данных;
Настраивать логирования, докручивать промты, проводить тестирование.
Глубокое понимание базовых и продвинутых методов машинного обучения;
Знание концепций глубокого обучения (deep learning), особенно в контексте обработки естественного языка;
Опыт работы с крупными моделями языка (например, GPT, BERT, T5, Llama, Falcon);
Знание методов тюнинга (fine-tuning) и адаптации LLMs для конкретных задач;
Опыт работы с инструментами для обработки текста;
Знание векторных представлений текста (word embeddings, sentence embeddings) и их применения (например, TF-IDF, Word2Vec, BERT embeddings);
Опыт работы с инструментами машинного обучения (например, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch);
Знание работы с AutoML-платформами (например, Hugging Face, Google AutoML);
Опыт работы с облачными платформами (например, AWS, Google Cloud, Azure);
Знание работы с сервисами для развертывания моделей;
Опыт работы с инструментами ETL/ELT;
Знание работы с системами хранения данных;
Опыт работы с системами управления версиями (например, Git, GitHub, GitLab).
Откликайтесь и присоединяйтесь к нашей дружной команде!
Москва
до 350000 RUR