Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

Стажёр ML-инженер (NLP/LLM)

СтажёрremoteАлматы, KZ2д назад
Стек
dockerfastapigitlangchainllmnumpypandaspythonpytorchqdrantreact
Условия
Занятость
Стажировка
Английский
обязателен
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

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
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs