Инженер по искусственному интеллекту и автоматизации

О роли

Mövcud açıq mənbəli modellər və LLM -lərin biznes ehtiyaclarına və ssenarilərə (Chatbot, virtual assistentlər, RAG, sənəd analizi və s.) uyğun qiymətləndirilməsi və seçilməsi;
Açıq mənbəli modellərin xüsusi domen verilənlərinə və korporativ bilik bazalarına uyğunlaşdırılması üçün SFT, LoRA və QLoRA metodları ilə fine-tune edilməsi;
vLLM və ya Ollama kimi müasir inference serverləri vasitəsilə modellərin minimal gecikmə (low latency) ilə lokal və bulud mühitlərində tətbiq edilməsi (deployment);
Advanced RAG, hibrid axtarış, reranking alqoritmləri və vektor verilənlər bazaları (Qdrant, Pinecone və s.) əsasında semantik axtarış sistemlərinin qurulması;
PyTorch, Hugging Face və PEFT ekosistemləri vasitəsilə Python dilində effektiv model və data pipeline-larının hazırlanması;
Transformer arxitekturası, attention mexanizmləri və tokenization prinsiplərini anlamaq, bu biliklər əsasında cavab dəqiqliyinin yüksəldilməsi və hallusinasiyaların azaldılması;
Model cavablarının avtomatlaşdırılmış qiymətləndirilməsi (LLM evaluation), prompt engineering və structured outputs (JSON/Grammar-guided generation) sistemlərinin tətbiq edilməsi.

Mövcud açıq mənbəli modellər və LLM -lərin biznes ehtiyaclarına və ssenarilərə (Chatbot, virtual assistentlər, RAG, sənəd analizi və s.) uyğun qiymətləndirilməsi və seçilməsi;
Açıq mənbəli modellərin xüsusi domen verilənlərinə və korporativ bilik bazalarına uyğunlaşdırılması üçün SFT, LoRA və QLoRA metodları ilə fine-tune edilməsi;
vLLM və ya Ollama kimi müasir inference serverləri vasitəsilə modellərin minimal gecikmə (low latency) ilə lokal və bulud mühitlərində tətbiq edilməsi (deployment);
Advanced RAG, hibrid axtarış, reranking alqoritmləri və vektor verilənlər bazaları (Qdrant, Pinecone və s.) əsasında semantik axtarış sistemlərinin qurulması;
PyTorch, Hugging Face və PEFT ekosistemləri vasitəsilə Python dilində effektiv model və data pipeline-larının hazırlanması;
Transformer arxitekturası, attention mexanizmləri və tokenization prinsiplərini anlamaq, bu biliklər əsasında cavab dəqiqliyinin yüksəldilməsi və hallusinasiyaların azaldılması;
Model cavablarının avtomatlaşdırılmış qiymətləndirilməsi (LLM evaluation), prompt engineering və structured outputs (JSON/Grammar-guided generation) sistemlərinin tətbiq edilməsi.

Локация

Bakı

Опыт

Middle

Занятость

Полная занятость

Зарплата

Не указана

Опубликовано

8 сентября 2026

Языки

English

Дедлайн

7 октября 2026

Kontakt Home

Retail · Baku

Этот работодатель принимает отклики у себя на сайте. Перейдите на страницу вакансии и заполните форму там.