- Розробка та впровадження AI-рішень на базі LLM та generative AI.
- Проєктування та реалізація RAG (Retrieval Augmented Generation) систем.
- Інтеграція vector databases для semantic search, knowledge retrieval та context augmentation.
- Розробка та оптимізація prompt engineering / prompt optimization для підвищення якості та стабільності відповідей моделей.
- Побудова scalable AI pipelines для inference та data processing.
- Розробка ML-моделей та їх інтеграція у production-середовище.
- Розгортання та підтримка моделей у cloud та on-premise infrastructure.
- Побудова ML Ops процесів (CI/CD для моделей, monitoring, model lifecycle management).
- Аналіз бізнес-вимог та участь у project requirement specification для AI-проєктів.
- Оптимізація latency, throughput та cost-efficiency AI-систем.
- Співпраця з Data Engineers, Backend Engineers, Product Managers та іншими командами.
- Досвід розробки на Python (3+ років).
Практичний досвід роботи з:
- LLM
- generative AI
- RAG architectures
- vector databases
- Досвід використання сучасних AI-frameworks (наприклад LangChain, LlamaIndex або аналогів).
- Досвід роботи з machine learning frameworks (PyTorch, TensorFlow або аналогами)
- Розуміння принципів semantic search, embeddings та similarity search.
Бажані:
Досвід роботи з ML Ops:
- CI/CD для моделей
- experiment tracking
- model monitoring
- automated deployment
- Досвід роботи з vector databases (Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant або аналогами).
- Досвід розгортання AI-систем на on-premise infrastructure.
- Розуміння containerization та orchestration (Docker, Kubernetes).
- Досвід оптимізації inference (quantization, batching, caching).
- Досвід роботи з distributed systems.
- Здатність проєктувати scalable AI architectures.
- Досвід підготовки technical documentation.
- Уміння формалізувати project requirements та трансформувати бізнес-задачі у технічні рішення.
- Навички аналізу якості моделей та проведення evaluation.
- Системне мислення та здатність вирішувати складні інженерні задачі.
- Вміння працювати в cross-functional командах.
- Сильні навички комунікації та технічної аргументації рішень.
- Самоорганізація та відповідальність за результат.
- Проактивність та готовність досліджувати нові AI-технології.
