Usamos cookies técnicos e o registro de visitas anonimizado do Zorky. O Yandex Metrica (dados armazenados em servidores na Rússia) só funciona com o seu consentimento. Nunca vendemos dados. Mais sobre cookies e estatísticas.
O Zorky está em modo de teste — tudo é gratuito. As vagas e as páginas das empresas são abertas a todos; os links dos anúncios e sua seleção pessoal abrem após o cadastro. Cadastre-se →
← Todas as vagas

Стажёр ML-инженер (NLP/LLM)

EstágioremoteАлматы, KZhoje
Stack
dockerfastapigitlangchainllmnumpypandaspythonpytorchqdrantreact
Detalhes
Regime
Estágio
Inglês
obrigatório
Mostrar empresa e link
Grátis, depois de entrar.
Candidatar-se
Envie seu currículo: empregadores e recrutadores de vários países que procuram o seu perfil poderão falar com você diretamente.
Enviar seu currículo →
Descrição

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
Descrição completa, empresa e link para se candidatar: depois de entrar. Entrar
Os contatos do empregador (e-mail/telefone/telegram) ficam ocultos na prévia pública. Envie seu currículo para que os empregadores possam falar com você diretamente.
Denunciar esta vaga
Pergunta urgente? Escreva para @termdocs