Вимоги: - Програмування на Python з використанням класичного наукового стеку (numpy, pandas, scipy, scikit-learn) + деякі інструменти візуалізації, такі як matplotlib, plotly або інші подібні бібліотеки - Досвід роботи з алгоритмами машинного навчання та ідеально чисельними алгоритмами оптимізації - Досвід та/або розуміння Tensorflow або Pytorch. В ідеалі досвід роботи з трансформаторами huggingface - Вправне володіння SQL - Розуміння фундаментальних концепцій ООП та функціонального програмуванн
Вимоги: - Програмування на Python з використанням класичного наукового стеку (numpy, pandas, scipy, scikit-learn) + деякі інструменти візуалізації, такі як matplotlib, plotly або інші подібні бібліотеки - Досвід роботи з алгоритмами машинного навчання та ідеально чисельними алгоритмами оптимізації - Досвід та/або розуміння Tensorflow або Pytorch. В ідеалі досвід роботи з трансформаторами huggingface - Вправне володіння SQL - Розуміння фундаментальних концепцій ООП та функціонального програмування для створення зручного та масштабованого коду - Керування git Бажано: - Досвід роботи з Numba або принаймні розуміння його використання та проблем під час впровадження - Досвід створення серверної частини мікросервіси з Python (в ідеалі FastAPI) - Досвід та/або глибоке розуміння систем LLM + RAG (векторні БД, семантичний + пошук і переранжування за ключовими словами, підготовка та аналіз бази знань, методи підказок) - Базові навички bashОбов'язки: - Писати та оптимізувати код за допомогою Python, pandas, scipy, numba, SQL тощо. - Вирішуйте проблеми нелінійної оптимізації (у плануванні завдань і розподілі простору) за допомогою генетичних алгоритмів, локального пошуку та інших методів. - Створення помічників RAG на основі LLM із поєднанням знань обох клієнтів база та загальні знання, якими володіє модель (підготовка даних, семантичні та гібридні пошукові системи, підготовка LLM)