Старший інженер LLM в OTAKOYI

Навички та кваліфікація: Основи LLM: навички розуміння та застосування LLM у завданнях генерації тексту; Навички програмування: сильні навички програмування на Python з досвідом роботи з бібліотеками ML/NLP (наприклад, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers, Langchain, Llamaindex); Досвід: принаймні 3 роки досвіду роботи на посадах AI Prompt Engineer, Data Scientist або аналогічної посади; GCP Vertex AI: практичний досвід роботи з GCP Vertex AI; Розробка програмного забезпечення: досвід створення програмних рішень від нуля до виробництва; ML Modeling and DevOps: досвід моделювання ML і практик DevOps; Експертиза НЛП: знайомство з такими концепціями НЛП, як попередня обробка тексту, токенізація та семантичний аналіз; Моніторинг ефективності: Досвід моніторингу та оцінки ефективності LLM; Підказка: перевірена здатність створювати ефективні підказки та робочі процеси для моделей Generative AI; LLM Fine-Tuning: досвід роботи з PEFT, RLHF та розподіленим навчанням; Володіння англійською мовою: володіння англійською мовою на рівні Upper-Intermediate до C1 (усна, письмова та читання); Аналітичні навички: сильна здатність інтерпретувати результати моделі, ідентифікувати закономірності та приймати рішення на основі даних; Спільне мислення: відмінні навички спілкування та співпраці; Адаптивність: здатність адаптуватися до нових технологій AI та NLP; Увага до деталей: Ретельність у швидкому проектуванні та оцінці моделі; Навички вирішення проблем: доведена здатність виявляти несправності та оптимізувати продуктивність моделі ШІ OTAKOYI шукає розумного і нетерплячого інженера магістра права приєднатися до нашої проектної команди. Ми любимо виклики та саморозвиток. Якщо вам це теж подобається, не вагайтеся, приєднуйтесь до нас!‍ Опис проекту: Ми шукаємо висококваліфікованого інженера магістра права, щоб приєднатися до нашої динамічної команди та зробити внесок у передові проекти, що включають великі мовні моделі (LLM) і обробку природної мови (NLP). Роль передбачає проектування, розробку та оптимізацію моделей ШІ на Google Cloud Platform (GCP), зокрема з використанням Vertex AI. Ідеальний кандидат матиме серйозний досвід роботи зі штучним інтелектом, машинним навчанням і оперативним проектуванням, зосереджуючись на підвищенні продуктивності системи за допомогою інноваційних рішень. Проектний технічний стек, пов’язаний зі ШІ: Функції GCP (Python 3.9), ініційовані, ініційовані подією сегмента Сховище даних GCP Зберігання GCP GCP Vertex AI Документ GCP AI Основні обов’язки GCP Pub/Sub Message Queuing: Комунікація із зацікавленими сторонами: взаємодія із зацікавленими сторонами для збору вимог і надання оновлень; Співпраця: тісно співпрацюйте з іншими членами команди для інтеграції рішень; Моніторинг продуктивності: аналіз продуктивності системи для виявлення областей покращення; Розробка підказок і оптимізація: розробка та вдосконалення підказок і робочих процесів для моделей Generative AI; Оцінка та оптимізація моделі: оцінка результатів мовних моделей, визначення моделей покращення та повторення робочих процесів; Будьте в курсі AI Trends: будьте в курсі останніх розробок Generative AI і NLP, щоб використовувати найкращі практики Щоденні завдання: Проектувати, розробляти, навчати та підтримувати моделі GCP Vertex AI для класифікації та вилучення даних; Робота над НЛП, Розпізнавання іменованих сутностей (NER), анd класифікація/розділення документів; Займайтеся проектуванням моделей і навчанням Важливо: Кандидат повинен мати практичний досвід роботи з GCP Vertex AI ,[Спілкування із зацікавленими сторонами: взаємодія із зацікавленими сторонами для збору вимог і надання оновлень;, Співпраця: тісна робота з іншими членами команди для інтеграції рішень;, Моніторинг продуктивності: аналіз продуктивності системи для визначення областей покращення;, Швидке проектування та оптимізація: розробка та вдосконалення підказки та робочі процеси для моделей Generative AI;, Оцінка та оптимізація моделі: оцінка результатів мовних моделей, визначення моделей покращення та повторення робочих процесів;, Будьте в курсі тенденцій AI: будьте в курсі останніх розробок у Generative AI та NL] Вимоги: Python, машинне навчання, хмара, GCP, LLM, NLP, TensorFlow, PyTorch, AI, DevOps, Scala