Senior Applied AI Engineer

Задачи

• Промпт-инжиниринг и разработка RAG-систем для структурирования текстовых и кодовых данных
• Автоматизированная сборка PoC-проектов, создание кода с использованием LLM-агентов
• Проектирование end-to-end пайплайнов генерации и обработки контента (сбор → очистка → обогащение → вывод)
• Исследование и применение fine-tuning LLM для специализированных задач
• Разработка рекомендательных систем или классификаторов на стыке ML и LLM
• Эксперименты с мультимодальностью (текст → изображение/аудио) для валидации новых гипотез

Требования

• 3+ года практики с LLM: промпт-инжиниринг, RAG, eval-метрики (OpenAI, Claude, open-source)
• Опыт создания AI-generated PoC (e.g., GPT Engineer, LangChain, AutoGPT, vibe-coding)
• Навыки построения data-пайплайнов (Python, Airflow/Prefect, async-обработка)
• Глубокое знание NLP/ML стекa: PyTorch, Hugging Face, векторные БД (Pinecone/Qdrant)
• Умение работать с облачными сервисами и контейнерами (Docker)
• Понимание принципов MLOps (мониторинг, версионирование моделей)

Будет плюсом

• Практика fine-tuning LLM (LoRA, PEFT, RLHF)
• Опыт с мультимодальными моделями (Whisper, CLIP, Stable Diffusion)
• Знание классического ML (scikit-learn, рекомендательные системы)
• Интеграция LLM в продакшен-сервисы (балансировка, оптимизация инференса)