ML-Engineer

Основная роль

Разработка и внедрение интеллектуальных систем обработки и анализа текстовой информации.

Подробные функции

Построение системы автоматической классификации текстов:

• Тематическая классификация

• Определение тональности

• Выделение ключевых инфоповодов

Работа с языковыми моделями:

• Настройка и интеграция LLM

• Оптимизация промптов

• Контроль качества генерации

• Снижение ошибок и «галлюцинаций»

Разработка RAG-систем:

• Индексация региональных источников

• Создание базы знаний

• Контекстный поиск

Создание моделей:

• Выявление трендов

• Кластеризация информационных потоков

• Выявление аномалий

Подготовка датасетов:

• Разметка данных

• Подготовка обучающих выборок

• Оценка метрик качества

Оптимизация производительности:

• Ускорение инференса

• Настройка локальных моделей

• Работа с GPU (при наличии)

Необходимые навыки

Обязательные:

• Python

• Работа с NLP-библиотеками (transformers, sentence-transformers)

• Опыт работы с LLM

• Понимание embeddings

• sklearn

• pandas

• Оценка качества моделей (accuracy, precision, recall, F1)

Желательные:

• Опыт работы с локальными моделями

• Опыт дообучения моделей

• Опыт построения RAG

• Работа с векторными базами данных