LLM-инженер

Описание

На данном проекте мы реализуем сложную распределенную высоконагруженную поисково-аналитическую систему с автоматической обработкой больших объемов данных и медиа потоков, аналогов у которой практически нет. Какие задачи необходимо решать: Разработка и внедрение моделей компьютерного зрения для детекции, классификации и сегментации объектов на спутниковых/аэрофотоснимках Обработка геопространственных данных в формате GeoTIFF: загрузка, предобработка, трансформация, извлечение признаков с использованием библиотек GDAL, Rasterio, OpenCV Построение мультиагентных систем, где агенты используют LLM для принятия решений, доступа к инструментам и сервисам (RAG-пайплайны, планирование, вызов внешних API) Интеграция ML-моделей в общий пайплайн обработки данных. Обучение моделей в высокопроизводительной среде (кластер SLURM) Участие в выборе архитектур и подходов, исследование новых методов Наши ожидания: Высшее образование в области прикладной математики, информатики, физики или смежных инженерных специальностей Релевантный коммерческий или научный опыт от 3 лет в разработке ML/DL-решений Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и нейросетевых архитектур (CNN, трансформеры, etc.) Отличное владение Python и основными библиотеками: PyTorch, OpenCV, scikit-learn, Pandas, NumPy Опыт работы с геопространственными форматами (GeoTIFF) и библиотеками (GDAL, rasterio, shapely, geopandas) Практические навыки разработки агентов на основе LLM с использованием фреймворков (LangChain, LlamaIndex) и методов RAG (векторные БД, эмбеддинги, промпт-инжиниринг) Опыт работы с системами управления вычислительными ресурсами, в частности SLURM (запуск заданий, управление очередями, параллельные вычисления)