ML-инженер AI-агентов

Описание: Описания нет

• Разработка, обучение и оптимизация AI-агентов, нейронных сетей и LLM-решений
• Проектирование agentic workflow, multi-agent систем, tool calling и function calling
• Разработка RAG-систем: embeddings, semantic search, hybrid search, chunking, reranking, knowledge base
• Работа с локальными LLM-моделями:
  Llama, Mistral, Qwen
• Дообучение языковых моделей: fine-tuning, SFT, LoRA, QLoRA, PEFT, DPO, RLHF
• Подготовка, очистка и разметка данных для обучения и оценки моделей
• Применение Python и библиотек PyTorch, Transformers, Num Py, Pandas, Scikit-learn для создания и оптимизации моделей
• Использование Lang Graph, Lang Chain, Llama Index, Hugging Face, vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp для NLP и AI-задач
• Работа с векторными базами данных:
  Qdrant, FAISS, Chroma, Milvus, Weaviate
• Развёртывание и оптимизация LLM inference, квантование моделей, работа с GPU/CUDA
• Создание API и сервисов для AI-решений с использованием FastAPI, Docker, Git
• Исследование и внедрение современных методов в области NLP, LLM, RAG и искусственного интеллекта

• Уверенное знание Python и основных библиотек для машинного обучения и анализа данных
• Опыт работы с PyTorch, Transformers, Num Py, Pandas, Scikit-learn
• Понимание принципов работы, обучения и оценки нейронных сетей и трансформерных моделей
• Знакомство с NLP, LLM, embeddings, tokenization, prompt engineering, RAG и semantic search
• Умение работать в команде, исследовать новые подходы и доводить ML-решения до внедрения
• Будет плюсом: Опыт работы с локальными LLM-моделями будет преимуществом
• Умение работать с Lang Graph, Lang Chain, Llama Index, Hugging Face, vLLM, SGLang, Ollama или llama.cpp будет преимуществом
• Знакомство с vector databases:
  Qdrant, FAISS, Chroma, Milvus или Weaviate будет преимуществом
• Опыт дообучения LLM:
  LoRA, QLoRA, PEFT, SFT, DPO — будет преимуществом
• Понимание принципов Docker, FastAPI, Git, Linux, GPU/CUDA и MLOps будет преимуществом

• Стабильная работа в команде профессионалов
• Возможность работать над современными продуктами в области AI, LLM, RAG и агентных систем
• Возможности для профессионального роста и развития