Требования: - Программирование на Python с использованием классического научного стека (numpy, pandas, scipy, scikit-learn) + некоторые инструменты визуализации, такие как matplotlib,plotly или другие подобные библиотеки. - Опыт работы с алгоритмами машинного обучения и, в идеале, алгоритмами числовой оптимизации. - Опыт и/или понимание Тензорный поток или Пайторч. В идеале опыт работы с трансформерами Huggingface - Знание SQL - Понимание фундаментальных концепций ООП и функционального программи
Требования: - Программирование на Python с использованием классического научного стека (numpy, pandas, scipy, scikit-learn) + некоторые инструменты визуализации, такие как matplotlib,plotly или другие подобные библиотеки. - Опыт работы с алгоритмами машинного обучения и, в идеале, алгоритмами числовой оптимизации. - Опыт и/или понимание Тензорный поток или Пайторч. В идеале опыт работы с трансформерами Huggingface - Знание SQL - Понимание фундаментальных концепций ООП и функционального программирования для создания поддерживаемого и масштабируемого кода - Управление git Предпочтительно: - Опыт работы с Numba или, по крайней мере, понимание его использования и проблем во время реализации - Опыт создания серверной части микросервисы с Python (в идеале FastAPI) - Опыт и/или глубокое понимание систем LLM + RAG (векторные базы данных, семантический + поиск по ключевым словам и реранжирование, подготовка и анализ базы знаний, методы подсказок) - Базовые навыки bash. Обязанности: - Написание и оптимизация кода с использованием Python, pandas, scipy, numba, SQL и т. д. - Решение задач нелинейной оптимизации (в планировании задач и пространстве распределения) с использованием генетических алгоритмов, локального поиска и других методов. - Создание помощников RAG на основе LLM с сочетанием знаний обоих клиентов. базовые и общие знания, которыми обладает модель (подготовка данных, семантические и гибридные поисковые системы, обучение LLM)