ФУНКЦІОНАЛЬНІ ОБОВ’ЯЗКИ

розробляти й тестувати окремі API, інтеграції та компоненти LLM/RAG-пайплайнів відповідно до визначених вимог;
готувати дані до обробки: завантажувати, очищувати, розбивати на фрагменти (chunking) і створювати векторні представлення (embeddings);
перевіряти якість вхідних даних;
експериментувати з промптами, моделями та підходами до пошуку інформації (retrieval), а також фіксувати результати за узгодженими метриками.

ВИМОГИ ДО КАНДИДАТІВ

від 6 місяців комерційного досвіду в розробці на Python, ML- або LLM-проєктах;
базові знання класичного машинного навчання (ML);
розуміння принципів роботи LLM-моделей та агентних систем;
базове розуміння архітектури RAG;
досвід роботи над пет-проєктами або комерційний досвід використання LangChain, LlamaIndex чи аналогічних інструментів;
знайомство з векторними базами даних (Qdrant, Pinecone, pgvector, Weaviate);
базове розуміння та практичний досвід роботи з інструментами ML, зокрема scikit-learn або PyTorch.