Wir verwenden technische Cookies und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Yandex Metrica (Daten werden auf Servern in Russland gespeichert) läuft nur mit Ihrer Einwilligung. Wir verkaufen keine Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Stellen und Unternehmensseiten sind für alle offen; Links zu den Anzeigen und Ihre persönliche Stellenauswahl gibt es nach der Registrierung. Registrieren →
← Alle Stellen

Стажёр ML-инженер (NLP/LLM)

PraktikantremoteАлматы, KZheute
Stack
dockerfastapigitlangchainllmnumpypandaspythonpytorchqdrantreact
Details
Anstellung
Praktikum
Englisch
erforderlich
Unternehmen und Link anzeigen
Kostenlos, nach der Anmeldung.
Bewerben
Laden Sie Ihren Lebenslauf hoch — Arbeitgeber und Recruiter aus verschiedenen Ländern, die Ihr Profil suchen, können Sie direkt kontaktieren.
Lebenslauf senden →
Beschreibung

Основные требования

  • Базовые знания Python и опыт написания небольших программ или учебных проектов.
  • Понимание основных концепций машинного обучения и принципов работы нейронных сетей.
  • Общее представление о NLP, LLM и возможностях генеративного искусственного интеллекта.
  • Знакомство с библиотеками для работы с данными и машинным обучением (например, NumPy, Pandas, PyTorch).
  • Базовые навыки работы с Git.
  • Умение разбираться в технической документации и самостоятельно искать решения.
  • Английский язык на уровне чтения технической документации.
  • Интерес к практической разработке AI-продуктов, готовность экспериментировать и учиться.
Чем предстоит заниматься
  • Разработка решений на базе LLM: участвовать в создании и тестировании AI-ассистентов, чат-ботов и LLM-агентов под руководством опытных инженеров.
  • Работа с локальными LLM: запускать и тестировать открытые языковые модели, сравнивать их качество, скорость и особенности работы.
  • Разработка RAG-систем: помогать создавать прототипы систем поиска и генерации ответов на основе корпоративных документов и баз знаний.
  • Prompt engineering: разрабатывать и тестировать промпты, экспериментировать с настройками моделей для улучшения качества ответов.
  • Проверка гипотез и создание MVP: участвовать в разработке небольших прототипов AI-решений для маркетинга, клиентского сервиса и автоматизации коммуникаций.
  • Оценка качества LLM: формировать тестовые наборы данных, анализировать ответы моделей, выявлять ошибки и сравнивать результаты экспериментов.
  • Из
Vollständige Beschreibung, Unternehmen und Bewerbungslink — nach der Anmeldung. Anmelden
Kontaktdaten des Arbeitgebers (E-Mail/Telefon/Telegram) sind in der öffentlichen Vorschau ausgeblendet. Senden Sie Ihren Lebenslauf — dann können Arbeitgeber Sie direkt kontaktieren.
Dieses Stellenangebot melden
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs