Наш проект сосредоточен на развитии материаловедения с помощью передовых AI-решений. В рамках текущего проекта мы создаём мультиагентную систему, которая ускорит научные открытия за счёт автоматизации обзоров литературы и извлечения знаний из больших научных репозиториев, таких как ArXiv.
Обязанности:
- разработка и внедрение интеллектуальных агентов, использующих парадигму ReAct (Reasoning + Acting) для генерации запросов и взаимодействия с API;
- создание цепочек вызовов API с использованием LangChain APIChain для динамического извлечения информации из структурированной документации (JSON, XML, базы данных);
- анализ и обработка научной документации по материаловедению для построения релевантных запросов и автоматизации рабочих процессов;
- тесное взаимодействие с командой исследователей и разработчиков для уточнения требований и улучшения функционала системы;
- оптимизация производительности и масштабируемости решений.
Требования:
- опыт разработки на Python не менее 3 лет;
- глубокое понимание и практический опыт работы с LangChain, особенно с компонентом APIChain;
- знание и опыт реализации архитектуры ReAct (Reasoning + Acting) в многоагентных системах;
- навыки обработки естественного языка (NLP), умение работать с различными форматами структурированных данных;
- опыт проектирования и разработки многоагентных систем или распределённых приложений;
- понимание основ материаловедения будет преимуществом.
Будет плюсом:
- опыт работы с облачными сервисами и контейнеризацией (Docker, Kubernetes);
- знание других языков программирования и технологий машинного обучения;
- опыт участия в научно-исследовательских проектах.
Условия:
- участие в уникальном проекте на стыке AI и материаловедения;
- конкурентоспособную заработную плату;
- гибкий график работы и возможность удалённой работы;
- дружелюбную команду профессионалов и комфортные условия труда;
- возможности для профессионального роста и обучения.