Создание RAG систем для биомедицины
Развертывание и эксплуатация LLM моделей
Разработка и доработка LLM решений
Оптимизация производительности работы моделей

Уверенное владение командной строкой Linux и R/Python
Опыт работы с RAG/LLM, создания собственных моделей, знание существующих моделей
Знание фреймворков для машинного обучения (PyTorch, TensorFlow, Keras)
Понимание методов глубокого обучения (CNN, RNN, Transformer и др.), оценка качества моделей
Глубокое понимание архитектуры Transformer, механизмов внимания (attention)
Опыт работы с с дообучением (fine-tuning) pre-trained моделей и RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Опыт в задачах токенизации, генерации текста
Опыт работы с мультимодальными моделями (mmLLM), а также аудио, визуальные или видео-модели
Знание методов квантизации и дистилляции моделей
Знание основ работы с GPU (CUDA, оптимизация вычислений)

Дополнительные требования:

Высшее техническое образование в области информационных технологий, математики или смежное
Обязательное наличие российского гражданства. Отсутствие гражданства других государств и вида на жительство в другой стране

В сопроводительном письме обязательно укажите:

Ваш опыт по созданию RAG или развертыванию LLM, дообучению моделей.
С какими конкретно фреймворками (PyTorch/TensorFlow) и моделями/архитектурами вы работали.
Насколько глубоко вы разбираетесь в оптимизации моделей?

Это поможет нам оперативно обработать вашу заявку.

Полная/частичная занятость
Официальное трудоустройство по ТК РФ
График обсуждается индивидуально
Конкурентная заработная плата, определяемая в зависимости от опыта и уровня навыков кандидата