Senior/Lead NLP Engineer (LLM/RAG/Data Scientist)

Компания "РГП на ПХВ Инженерно-технический центр Управления Делами Президента Республики Казахстан"

• Стратегия обучения и донастройки LLM: Разработать и реализовать комплексную стратегию обучения, донастройки (fine-tuning) и адаптации языковой модели на наших специфических, высокочувствительных страновых данных
• Минимизация ошибок и RAG-оптимизация: Внедрение и оптимизация передовых механизмов, в первую очередь Retrieval-Augmented Generation (RAG), для критического снижения ошибок и «галлюцинаций»
• Расширение аналитических возможностей: Трансформация чат-бота от простого ответа к генерации качественных, обоснованных аналитических рекомендаций и прогнозов
• Система оценки качества: Создание системы оценки и мониторинга качества ответов ИИ в закрытом контуре (разработка метрик, тестовых наборов данных и др.)
• Межфункциональное взаимодействие: Тесное сотрудничество с инженерами данных для обеспечения чистого, структурированного и безопасного потока данных, необходимого для обучения и RAG-механизмов
• Инновации: Приветствуется поиск и внедрение новых, оригинальных и прорывных решений для повышения релевантности и точности модели

• Глубокое понимание архитектуры и принципов работы Large Language Models (LLM)
• Подтвержденный опыт разработки и внедрения решений на основе LLM (DeepSeek, LLaMA, GPT-модели или аналоги)
• Экспертные знания и практический опыт оптимизации RAG-систем (выбор и настройка эмбеддингов, векторные базы данных, chunking стратегии и т.д.)
• Владение инструментами для fine-tuning, промпт-инжиниринга и валидации LLM-результатов
• Опыт работы с чувствительными или закрытыми контурами данных
• Понимание и способность соблюдать государственные стандарты безопасности и регламенты работы в закрытом контуре
• Отличные навыки программирования (предпочтительно Python и соответствующие ML/NLP библиотеки)
• Будет плюсом:
• Опыт работы с казахстанскими/страновыми данными или предметной областью государственного управления​​​​​​​
• Опыт работы с Big Data платформами
• Наличие опубликованных статей, докладов или open-source проектов в области LLM/NLP

• Работа над проектом национального уровня с прямым влиянием на процесс принятия решений
• Сложная и уникальная задача, требующая нестандартных решений
• Строго закрытый контур разработки и развертывания (работа ведется в защищенном режиме)
• Конкурентная заработная плата

Открыть контакты работодателя

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы открыть контакты работодателя