ИИ Инженер

Символьный ИИ

• Разработка rule-based систем и экспертных систем

• Построение онтологий и графов знаний

• Формализация регламентов и правил в машиночитаемый формат AI Engineering & LLM:

• Prompt engineering и тонкая настройка LLM под задачи

• RAG-архитектуры для работы с законодательными базами

• Эвалуация и тестирование ML-моделей (accuracy, hallucination rate)

• Оптимизация и дистрибьюция ML-моделей в production

MLOps & Инфраструктура:

• Развертывание и мониторинг ML-пайплайнов

• A/B тестирование различных LLM для NLU/NLG компонентов

• Автоматизация переобучения моделей на новых регуляторных данных

• Обеспечение воспроизводимости экспериментов Data Management:

• Создание датасетов для валидации точности

• Active learning для разметки сложных кейсов

• Векторизация документов и семантический поиск

Навыки или желание освоить:

Гибридные системы:

• Интеграция символьных и нейросетевых компонентов

• Построение pipeline: LLM (факты) ^ Symbolic Engine (логика) ^ LLM (объяснение)

• Валидация выходов LLM через формальные правила

• Создание "безопасных контуров" для предотвращения галлюцинаций