ML-инженер

О компании

EVO AI — IT-компания в области AI-консалтинга и генеративного искусственного интеллекта.
Мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, ассистентов и комплексные AI-решения для бизнеса, а также развиваем собственную no-code платформу NovaAgent для создания и оркестрации AI-агентов.
Работаем с крупным российским и международным бизнесом.
От нас ожидают не просто технологию, а глубокое понимание бизнес-процессов и отраслевой специфики клиентов.

Обязанности:

1. Разработка и настройка моделей:

Настройка и обучение языковых моделей для выполнения специфических задач, таких как обработка естественного языка, генерация текста или автоматизация рутинных процессов.

2. Интеграция моделей с бизнес-процессами:

Внедрение и интеграция моделей в существующие системы и процессы компании для оптимизации рабочих потоков.

3. Анализ и улучшение моделей:

Мониторинг и анализ производительности моделей, выявление областей для улучшения и корректировка параметров или архитектуры модели.

4. Обеспечение качества данных:

Работа с наборами данных, включая их сбор, очистку и предварительную обработку для обучения моделей.

Требования к сотруднику:

1. Опыт работы с NLP:

Глубокое понимание методов обработки естественного языка.

Знание фреймворков и библиотек NLP, таких как NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers и др.

2. Знание архитектур языковых моделей:

Понимание и опыт работы с архитектурами трансформеров, включая BERT, GPT и их вариации.

Опыт настройки и тонкой оптимизации больших языковых моделей.

3. Программирование и вычислительные навыки:

Уверенное владение Python, включая библиотеки для глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch).

Навыки оптимизации модели для улучшения производительности и снижения потребления ресурсов.

4. Инфраструктура и развертывание:

Знание облачных платформ (AWS, GCP, Azure) для развертывания и масштабирования ML моделей.

Опыт работы с инструментариями Docker и Kubernetes.

5. Опыт в разработке чат-ботов:

Опыт проектирования, разработки и интеграции чат-ботов в различные платформы.

Понимание и умение учитывать UX/UI аспекты при создании ботов.

6. Сбор и подготовка данных:

Навыки сбора, очистки и аннотирования текстовых данных.

Опыт работы с большими объемами данных и инструментами для их обработки (Pandas, SQL и др.).

7. Оценка и тестирование модели:

Способность оценивать качество модели с помощью метрик, подходящих для задач NLP (перплексия, точность, F1-score и др.)

Навыки разработки A/B тестов и экспериментов для оценки производительности моделей в реальных условиях.

8. Обучение и адаптация моделей:

Способность к адаптации моделей под конкретные задачи и домены.

Знание техник дообучения (fine-tuning) и трансферного обучения.

9. Безопасность и этика:

Понимание и соблюдение принципов этического использования ИИ, включая предотвращение и устранение biais и дискриминации.

Навыки обеспечения безопасности данных пользователей и конфиденциальности.

10. Коммуникационные навыки:

Умение работать в команде, взаимодействовать с клиентами и другими стейкхолдерами.

Способность объяснять сложные технические концепции на доступном языке.

• Удалённая работа
• Участие в разработке AI-продукта с реальными клиентами
• Возможность влиять на архитектуру и продукт
• Быстрые циклы разработки, без бюрократии
• Рост в сторону Senior / Lead LLM Engineer