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.
