Інженер зі штучного інтелекту в Beinf - Tech Solutions for CX

Пряме повідомлення учасника, який розмістив вакансію, з Beinf - Tech Solutions for CX Тетяна Платонова Тетяна Платонова HRBP/спеціаліст із залучення талантів/консультант з кар’єри/рекрутинг (ІТ; не ІТ) Що ми створюємо Ми створюємо програму для кількох поколінь для підтримки, продажу й аналізу даних. Він використовує чат, агентів і функціональні виклики до зовнішніх систем. Вимоги: 3+ роки професійного досвіду роботи з Python; Досвід використання Generative AI, LLMs, RAG і векторних баз даних у виробництві; Уміння писати код продуктивного рівня на Python; Досвід роботи з агентами LLMs розробка для конкретних кількох завдань;  Досвід функціонального виклику підключення зовнішніх інструментів і систем;  Досвід роботи з фреймворками LLM (наприклад, LangChain, LlamaIndex) і швидкими інженерними методами; Досвід виробництва з LLM: Перевірений досвід у дослідженні, побудові та точному налаштуванні великих мовних моделей у виробничих середовищах. Досвід найкращих практик у розробці програмного забезпечення, включаючи контроль версій , тестування та постійна інтеграція; Фундаментальні знання Data Science; Знайомство з екосистемою з відкритим кодом, фреймворками та бібліотеками. Буде плюсом: - Досвід роботи з машинним навчанням - Наскрізний досвід збору даних, точного налаштування, навчання, оцінювання, тестування та розгортання рішень Generative app у виробництві; - Досвід створення внутрішніх мікросервісів і платформ даних за допомогою Python.Обов’язки• Написати робочий код, який відповідає стандартам високої якості та зручності обслуговування;• Вибір найбільш підходящої моделі генеративного штучного інтелекту, обробки природної мови (NLP) і машинного навчання (ML) залежно від варіанту використання;• Використовуйте оперативні інженерні та навички швидкого зв’язування підказок для створення нових підказок і постійного вдосконалення існуючих;• Інженерія LLM, висновок, налаштування та навчання мовних моделей. Оптимізація моделей NLP;• Розгортання послуг у виробничих середовищах;• Розробка та впровадження стратегій швидкого проектування, уточнення моделі та конвеєрів навчання для підвищення ефективності моделі;• Керування інтеграцією знань компанії в моделі NLP для покращення розуміння контексту та релевантності результатів;• Оцінюйте та використовуйте найсучасніші вектори вбудовування та методи кодування для забезпечення оптимальної продуктивності моделі;• Скеровуйте команду в розширенні та вдосконаленні таксономій за допомогою великих мовних моделей, а потім перевіряйте точність тегів людьми;• Стимулюйте впровадження найкращі практики в розробці, розгортанні та підтримці моделі NLP, бути в курсі останніх галузевих тенденцій і досліджень;• Покращити нашу інфраструктуру LLMOps, щоб мати надійну систему зворотного зв’язку з найбільшою кількістю програмropriate metrics to keep optimizing each use case;Degree Computer Science, Engineering, Data science or similarTech StackPython, SQL, Fastapi, Celery, W&B, Docker, AWS: SQS, S3; APP runner, ECR; CircleCI, Docker Hub, Bitbucket, Localstack, LangGraph, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Mistral, llama 3;    Show more Show less Посадовий рівень Старший середній рівень Тип зайнятості Повний робочий день Посадові обов’язки Інженерія і Інформаційні технології Галузі Інфраструктура даних та аналітика