Зубовский бульвар 17с1
Уважаемые соискатели по направлению ИИ!
Мы - компания "МЕТАХИМ" - Российская технологическая компания специализирующаяся на международном импорте химической продукции и оборудования для фармакологической отрасли. Преимущественно осуществляем поставку Сырья и Оборудования для аналитических лабораторий и фарм производств. Осуществляем заказные исследования по разработке лекарств при помощи искусственного интеллекта, предоставляя ученым возможность воплощать самые рискованные и захватывающие идеи с помощью ИИ.
Сейчас создаем дополнительное направление по разработке ИИ агентов как для внутреннего пользования - цифровизация "Закупок", так и для внешнего аутсорсинга в перспективе. У вас есть возможность присоединиться к интересной и творческой работе и серьезным задачам, расти и развиваться вместе с нами.
Обязанности:
ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ИИ АГЕНТА
Требования:
Знание: Llama 3, LaMDA, Gemini, PaLM.
- Практические знания искусственного интеллекта для разработчиков, LLM, структуры моделей на основе трансформеров, моделей вывода и техника подсказок.
- Уверенная работа с эмбеддинг LLM для приложений ИИ (семантический поиск, ранжирование, системы рекомендаций, классификация, аудио в текст и т. д.)
- Уверенная работа с эмбеддинг LLM для задач NLP (сентимент-анализ, распознавание именованных объектов (NER), разработка чат-ботов, модерация, обобщение и т. д.)
- Опыт работы с базами данных для эмбеддинг (ChromaDB)
- Знание методов LLM для оптимизации (API fine-tuning, RLHF, LoRa, Prompt-tuning,
RL-агенты)
- Активное использование традиционных моделей и методов NLP (регулярные выражения, BOW, классификаторы, токенизация, быстрое кодирование и т.д.)
- Уверенная работа со специализированными NLP-библиотеками (NLTK, SpaCy, Gensim, Word2Vec, FastText)
- Знание методов нейронных сетей NLP (трансферное обучение, teacher forcing и векторное встраивание слов)
- Знание RNN, CNN и GAN для моделей вывода (NLI) и машинного перевода.
- Опыт управления версиями в Git.
- Опыт контейнеризации в Docker.
- Уверенная работа с кластерными вычислениями для анализа данных и машинного обучения (Apache Spark)
- Опыт с MLOps (рабочий процесс CI/CD/CT/CM, структуры микросервисов и REST API)
- Опыт работы с платформами машинного обучения (MLFlow)
- Понимание и опыт в области глубокого обучения, нейронных сетей, выбора слоев, теории распространения, функций активации, функций потерь, теории градиента/веса и
проверки модели.
- Опыт работы с functional и estimators API, а также специализированными библиотеками для глубокого обучения (PyTorch, Tensorflow/Keras)
- Практические знания компьютерного зрения и задач обнаружения-трекинг объектов
(опыт работы с алгоритмом YOLO)
Профессиональные навыки (желательно):
- Понимание статистики и линейной алгебры;
- Уверенная работа с базами данных и сложными запросами (SQL, PostgreSQL, SQLAlchemy) - Опыт работы с платформами облачных вычислений, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure;
- Базовые знания в области Data Engineering и ETL-фреймворка.
