Вам предстоит:

• Разработка, обучение и доработка LLM для внутренних бизнес-задач;

• Оптимизация моделей для быстродействия и точности;

• Внедрение LLM в существующую инфраструктуру банка;

• Обработка естественного языка (NLP) опыт работы с чат-ботами;

• Знакомство с практиками MLOps, такими как управление версиями моделей, контейнеризация (Docker) и работа с CleaML/MLFlow/WanDB.

МЫ ОЖИДАЕМ, ЧТО У ВАС ЕСТЬ:

• Высшее математическое или экономическое образование;
• Опыт работы в данной сфере деятельности не менее 2 лет;

• Опыт работы с LLM, fine-tuning и prompt engineering;

• Опыт работы с RAG системами и архитектурами;

• Опыт работы с агентами (Langraph, SmolAgent, CrewAI);

• Навыки работы с API и интеграции ML-моделей в микросервисную архитектуру.

Инструменты и стеки:

• PyTorch;
• Hugging Face (Transformers, Datasets, PEFT);
• LangChain, Langraph (для RAG);
• Weights & Biases (W&B)/MLflow/ClearML;
• Docker, Kubernetes, Triton Inference Server;
• Vector DB (FAISS/Chroma/Qdrant).