Чем предстоит заниматься:
- Разработка AI-агентов: проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы.
- Работа с LLM: оптимизация и fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями.
- MLOps & Production: вывод моделей в ПРОМ, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей.
- Оценка качества: разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов.
- Интеграция: разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу.
- Технологический стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, LangChain / LangGraph, FastAPI, PySpark, Hive, Airflow, VectorDBs.
Требования:
- Опыт от 6 месяцев в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer.
- LLM & NLP: глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса.
- Разработка: уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода.
- Big Data: опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow).
- Инфраструктура: понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud).
- Безопасность: понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе.