Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Собеседование техническое, по каждому пункту требований. Будьте готовы отвечать на вопросы по темам, которые указаны выше — от классического ML и Transformer до проектирования агентов и продакшена.
BGStaff подбирает IT-специалистов для аутстафф-компаний и длительных проектов. Клиент развивает ИИ-направление и выводит решения на базе LLM, включая AI-агентов, в промышленную эксплуатацию. Команда распределённая и полностью удалённая.
задачи
Разрабатывать и выводить в промышленную эксплуатацию решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM;
Проектировать архитектуру AI-агентов и подходы к их построению;
Работать с Deep Learning в области NLP, включая архитектуру Transformer;
Выполнять fine-tuning языковых моделей GPT-like, BERT-like и других;
Разрабатывать интеграции с ИТ-системами;
Работать с промышленным Kubernetes.
требования
Коммерческий опыт работы от 3 лет;
Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM, в роли Data Scientist / AI Engineer;
Знание основ классического машинного обучения;
Хорошее знание Deep Learning в области NLP;
Глубокое понимание архитектуры Transformer;
Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов;
Практический опыт fine-tuning языковых моделей GPT-like, BERT-like и других;
Уверенная работа со стеком Python, Torch и Transformers;
Опыт разработки интеграций с ИТ-системами;
Опыт промышленной работы с Kubernetes;
Будет плюсом опыт fine-tuning и промышленной работы с Kubernetes.