ML-инженер

О компании EVO AI — IT-компания в области AI-консалтинга и генеративного искусственного интеллекта. Мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, ассистентов и комплексные AI-решения для бизнеса , а также развиваем собственную no-code платформу NovaAgent для создания и оркестрации AI-агентов. Работаем с крупным российским и международным бизнесом. От нас ожидают не просто технологию, а глубокое понимание бизнес-процессов и отраслевой специфики клиентов . Обязанности: Разработка и настройка моделей: Настройка и обучение языковых моделей для выполнения специфических задач, таких как обработка естественного языка, генерация текста или автоматизация рутинных процессов. 2. Интеграция моделей с бизнес-процессами: Внедрение и интеграция моделей в существующие системы и процессы компании для оптимизации рабочих потоков. 3. Анализ и улучшение моделей: Мониторинг и анализ производительности моделей, выявление областей для улучшения и корректировка параметров или архитектуры модели. 4. Обеспечение качества данных: Работа с наборами данных, включая их сбор, очистку и предварительную обработку для обучения моделей. Требования к сотруднику: Опыт работы с NLP: Глубокое понимание методов обработки естественного языка. Знание фреймворков и библиотек NLP, таких как NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers и др . 2. Знание архитектур языковых моделей: Понимание и опыт работы с архитектурами трансформеров, включая BERT, GPT и их вариации. Опыт настройки и тонкой оптимизации больших языковых моделей. 3. Программирование и вычислительные навыки: Уверенное владение Python, включая библиотеки для глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch). Навыки оптимизации модели для улучшения производительности и снижения потребления ресурсов. 4. Инфраструктура и развертывание: Знание облачных платформ (AWS, GCP, Azure) для развертывания и масштабирования ML моделей. Опыт работы с инструментариями Docker и Kubernetes. 5. Опыт в разработке чат-ботов: Опыт проектирования, разработки и интеграции чат-ботов в различные платформы. Понимание и умение учитывать UX/UI аспекты при создании ботов. 6. Сбор и подготовка данных: Навыки сбора, очистки и аннотирования текстовых данных. Опыт работы с большими объемами данных и инструментами для их обработки (Pandas, SQL и др.). 7. Оценка и тестирование модели: Способность оценивать качество модели с помощью метрик, подходящих для задач NLP (перплексия, точность, F1-score и др.) Навыки разработки A/B тестов и экспериментов для оценки производительности моделей в реальных условиях. 8. Обучение и адаптация моделей: Способность к адаптации моделей под конкретные задачи и домены. Знание техник дообучения (fine-tuning) и трансферного обучения. 9. Безопасность и этика: Понимание и соблюдение принципов этического использования ИИ, включая предотвращение и устранение biais и дискриминации. Навыки обеспечения безопасности данных пользователей и конфиденциальности. 10. Коммуникационные навыки: Умение работать в команде, взаимодействовать с клиентами и другими стейкхолдерами. Способность объяснять сложные технические концепции на доступном языке. Условия: Удалённая работа Участие в разработке AI-продукта с реальными клиентами Возможность влиять на архитектуру и продукт Быстрые циклы разработки, без бюрократии Рост в сторону Senior / Lead LLM Engineer