Inżynier LLM (generator AI) w Space Step Inc.

9 września 2024 r

Inżynier LLM (Gen AI)

віддалено

Opis stanowiska:

We' poszukuje inżyniera LLM, który ma co najmniej roczne doświadczenie z Pythonem, a także praktyczne doświadczenie z technikami inżynieryjnymi Prompt. Będziesz ściśle współpracować z zespołem budującym platformę AI, a także z innymi inżynierami LLM, którzy pracują nad konkretnymi projektami klientów. Jeśli chcesz szybko rozwijać się w domenie generatywnej sztucznej inteligencji i jesteś gotowy na duże wyzwania, jest to dobre miejsce dla Ciebie. Poszukujemy kogoś, kto ma pasję do tej dziedziny i codziennie spędza czas na nowych artykułach naukowych, nowościach i nowych technikach.

Kluczowe obowiązki:

• Opracowywanie i udoskonalanie podpowiedzi LLM
• Opracowywanie potoków AI dla określone zadania (system agenta AI, łańcuch podpowiedzi itp.)
• Kreatywnie wykorzystuj różne techniki sztucznej inteligencji w celu poprawy stabilności i jakości potoku (rozszerzanie zapytań, zmiana rankingu, wyszukiwanie hybrydowe dla systemów RAG itp.)< /li>
• Testowanie i ocena wyników AI
• Dostrajanie modeli LLM
• Współpraca z zespołem nad ulepszaniem wewnętrznej platformy AI
• Nadążanie za najnowocześniejszymi Edge LLM i dzielenie się nimi z zespołem
• Wprowadzanie innowacji zarówno wewnętrznie, jak i w projektach klientów, korzystając ze sztucznej inteligencji
• Współpraca z zespołem nad różnymi wewnętrznymi narzędziami AI
• Współpraca nad kodem i projektowanie architektury

Kwalifikacje:

• ponad rok doświadczenia z Pythonem
• Doświadczenie z Prompt Inżynieria i techniki szybkiej inżynierii
• Doświadczenie w pracy ze frameworkami związanymi ze sztuczną inteligencją (LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Pinecone itp.)
• Doświadczenie w budowaniu systemów RAG przy użyciu technik RAG w celu zwiększenia wydajności < /li>
• Proaktywność, samodzielność i komfort pracy w dynamicznym środowisku startupowym

Mile widziane kwalifikacje:

• Doświadczenie w pracy z modelami open source (np. Llama3-3.1)
• Doświadczenie w dostrajaniu modeli open source
• Doświadczenie z komponentami potoku głosowego (modele STT, TTS, ASR i VAD)