Инженер по искусственному интеллекту и автоматизации

Təsvir

• 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.

Tələblər

• Ali təhsil (Kompüter Elmləri, Data Science, Süni İntellekt və ya əlaqəli sahə üzrə);
• Süni intellekt, ML/DL sahəsində ən azı 2 il praktiki iş təcrübəsi;
• Python, PyTorch, LLM ekosistemi (Hugging Face) və əsas data strukturları ilə mükəmməl işləmə bacarığı;
• Süni intellekt tətbiqləri və agent sistemlərinin inteqrasiyasında LangChain, LlamaIndex və ya LangGraph alətləri ilə sərbəst işləmə bacarığı;
• FastAPI / Flask ilə REST API inteqrasiyaları və mikroservis arxitekturası üzrə təcrübəsi;
• Maşın öyrənməsi və Transformer modellərinin iş prinsiplərini anlamaq üçün zəruri riyazi baza (Xətti cəbr, Ehtimal nəzəriyyəsi və Statistika);
• Linux mühiti, Git və Docker konteynerləşdirmə texnologiyaları ilə sərbəst iş təcrübəsi;
• İngilis dili- texniki sənədlərlə sərbəst işləmək səviyyəsində;
• Analitik düşüncə, mürəkkəb problemləri həll etmə və komandada işləmə qabiliyyəti.

Üstünlükdür:

• Multimodal modellər (mətn, səs, təsvir) üzrə təcrübə və ya audio/video emalı bacarıqları;
• Streaming response (WebSocket / SSE) və real-vaxt emalı gecikmələrinin (latency) optimallaşdırılması təcrübəsi;
• LLM observability və monitoring alətləri ilə iş təcrübəsi;
• AWS və ya Microsoft Azure platformalarında AI infrastrukturlarının və GPU klasterlərinin sazlanması təcrübəsi.

Vakansiya növü - Tam ştat

Maraqlanan namizədlər Müraciət et düyməsində qeyd olunan linkə daxil olaraq müraciət edə bilərlər.