Инженер LLM (DL/NLP) в Anadea

Местоположение: Украина/Европа

Отправьтесь вместе с нами в преобразующее путешествие в качестве инженера LLM/DL, где вы будете внедрять инновации в приложениях искусственного интеллекта и оптимизировать бизнес-процессы с использованием больших языковых моделей. . На эту должность нужен провидец, который преуспевает в разработке новаторских решений и продвижении новейших технологий искусственного интеллекта.

Что мы ищем:

Основные квалификации:

• Опыт работы от 1 года в должности инженера LLM/DL.
• Знание Python и ключевых библиотек машинного обучения, глубокий опыт работы с PyTorch или TensorFlow.
• Знание глубокого обучения и нейронных сетей. и LLM.
• Опыт разработки приложений на основе LLM, таких как агенты и чат-боты. Знакомство с langchain и RAG.
• Быстрое понимание потребностей бизнеса и способность воплотить их в реальные решения.
• Продвинутое знание английского языка, сильные коммуникативные навыки, способность легко и четко формулировать технические концепции. и эффективно взаимодействовать с клиентами.

Желательные навыки:

• Умение быстро разрабатывать прототипы с использованием таких инструментов, как Streamlit или Gradio, для быстрого тестирования и проверки различных гипотез. .
• Подтвержденный опыт работы в НЛП, понимание моделей преобразователей и различий между BERT и T5.
• Опыт тонкой настройки LLM: PEFT, RLHF, понимание распределенного обучения.
• Опыт мониторинга и оценки эффективности LLM.
• Опыт работы с LLM.
• Приемы для лучшего взаимодействия с LLM — быть богом подсказок или иметь набор нетрадиционных хитрости, как заставить модель давать желаемый результат.

Что мы предлагаем:

• Окружающая среда: работайте с опытной командой, увлеченной отраслью.
• Непосредственное взаимодействие с клиентами, возможность влиять на проекты своими идеями и решениями.
• Лучшее оборудование: серверы с A6000/RTX 4090, доступ к высокопроизводительным экземплярам графического процессора в облаке.
>
• Возможности командировок, участие в конференциях, пиар нашей работы и вашего вклада.

Процесс собеседования:

• Представление ( 30–45 минут).
• Домашнее задание (4 часа).
• Обсуждение решения (60 минут).
• Предложение.< /li>

Как подать заявку:

Резюме обязательно, ссылки на GitHub/Kaggle/ваши выдающиеся статьи и проекты приветствуются и настоятельно приветствуются.