.svg)
.svg)
Добавь резюме в профиль, чтобы сгенерировать временное CV под эту вакансию
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.
сегодня
Системный аналитик
ниже рынка на 26,1%
вакансия
240 024 ₽
в среднем
324 763 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией
генерация резюме
сопроводительное письмо
Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории
описание
Описания нет
задачи
- Внедрять практики разработки и сопровождения с учетом работы ai-агентов;
- Ускорять вывод на рынок системной разработки и инженерных задач на дата-платформе;
- Ставить требования на команду развития внутренних LLM;
- Выполнять дообучение open-source LLM с использованием PEFT для специфических доменных задач;
- Проектировать пайплайны Retrieval-Augmented Generation для работы с частными базами знаний;
- Оптимизировать retrieval через эксперименты с чанкингом и выбором стратегий поиска;
- Развертывать модели в продакшене с использованием Docker и Kubernetes;
- Осуществлять мониторинг качества работы моделей и детекцию дрейфа данных;
- Анализировать научные статьи и внедрять актуальные методы в продуктовые сценарии.
требования
- Высшее образование;
- Опыт коммерческой разработки от 2 лет;
- Английский язык на уровне чтения технической документации и статей;
- Профессиональное владение принципами работы моделей трансформеров и современных LLM-архитектур;
- Опыт работы с эмбеддингами, моделями для ранжирования, семантического поиска и классификации текстов;
- Навыки решения задач NLP: суммаризация, извлечение именованных сущностей, анализ тональности, машинный перевод;
- Опыт работы с векторными и классическими базами данных;
- Понимание принципов функционирования агентских LLM-систем;
- Знание метрик для оценки качества генеративных моделей;
- Продвинутое владение Python, включая asyncio и типизацию;
- Опыт работы с PyTorch, Transformers, PEFT, TRL, vLLM, LangGraph, FastAPI;
- Опыт работы с API OpenAI и локальными open-source моделями;
- Навыки MLOps: Docker, Git, CI/CD, Kubernetes;
- Будет плюсом увлеченность разработкой, активный интерес к новым технологиям, широкий кругозор и доказанный опыт практической реализации проектов в области баз данных и автоматизации.
условия
- Пятидневный график работы;
- Условия обсуждаются индивидуально.
навыки
