З/п не указана
Требуются навыки Python и Data Engineering для сбора, обработки данных и разработки AI решений
ОткликнутьсяПростой откликПростой отклик
Инженер по искусственному интеллекту и машинному обучению (Agentic AI)
О роли
- Fərqli sahələrdə başdan-sona (end-to-end) ML həlləri hazırlamaq (LLM/NLP, görüntü emalı, səs, tabular data və s.)
- Hazır modelləri ehtiyaca uyğun adaptasiya etmək (fine-tuning, LoRA, adapter və s.)
- Lazım gələrsə, sıfırdan model hazırlamaq
- Model təlim proseslərini dizayn etmək və problemləri həll etmək (loss, data, evaluation və s.)
- Modelin həqiqətən istifadə oluna bilməsi üçün lazımi sistemləri qurmaq (API, data axını, demo, alətlər)
- Qeyri-müəyyən biznes ehtiyaclarını analiz edib, onları düzgün ML problemlərinə çevirmək
- Agentic AI sistemləri hazırlamaq:
- Çoxaddımlı tapşırıqları planlaşdıran və idarə edən agent strukturları qurmaq
- LLM + tool (function calling) inteqrasiyaları hazırlamaq
- Uzunmüddətli tapşırıqlarda context və memory idarəetməsini dizayn etmək
- RAG, workflow orchestration və multi-agent sistemlər qurmaq
- Və ən əsası: ML istifadəsinin həqiqətən lazım olub-olmadığını düzgün qiymətləndirmək
Xüsusi tələblər
- Modeli başdan-sona təlim etdirmiş, problemləri görmüş və həll etmiş olmaq
- PyTorch (və ya oxşar) üzrə güclü biliklər
- LLM tərəfində praktiki təcrübə (fine-tuning, RAG, prompt engineering və s.)
- Agentic AI təcrübəsi və ya güclü marağı:
- AutoGen, LangGraph, CrewAI və ya oxşar framework-lərlə işləmə
- Çoxaddımlı reasoning və task planning məntiqini anlamaq
- API/tool inteqrasiyası ilə işləyən ağıllı agentlər hazırlamaq
- Yalnız modeli deyil, sistemin bütövünü düşünə bilmək (API, deployment və s.)
- Problemi düzgün anlamadan modelə tələsməyən, həll yönümlü yanaşma
- MLOps alətləri (MLflow, W&B və s.)
- Qabaqcıl təlim texnikaları (distillation, multi-stage training və s.)
- Görüntü emalı, səs sistemləri və ya multimodal layihələr
- Unsupervised learning (clustering, anomaly detection və s.)
- Multi-agent sistemlər və ya avtonom workflow dizaynı təcrübəsi
- Elmi məqalələri oxuyub sürətlə tətbiqə çevirə bilmək
- Performans optimallaşdırması (GPU, inference və s.)
- Python · PyTorch · HuggingFace · SQL · Docker · Linux · Git · FastAPI · AWS/GCP/Azure
- Fərqli sahələrdə başdan-sona (end-to-end) ML həlləri hazırlamaq (LLM/NLP, görüntü emalı, səs, tabular data və s.)
- Hazır modelləri ehtiyaca uyğun adaptasiya etmək (fine-tuning, LoRA, adapter və s.)
- Lazım gələrsə, sıfırdan model hazırlamaq
- Model təlim proseslərini dizayn etmək və problemləri həll etmək (loss, data, evaluation və s.)
- Modelin həqiqətən istifadə oluna bilməsi üçün lazımi sistemləri qurmaq (API, data axını, demo, alətlər)
- Qeyri-müəyyən biznes ehtiyaclarını analiz edib, onları düzgün ML problemlərinə çevirmək
- Agentic AI sistemləri hazırlamaq:
- Çoxaddımlı tapşırıqları planlaşdıran və idarə edən agent strukturları qurmaq
- LLM + tool (function calling) inteqrasiyaları hazırlamaq
- Uzunmüddətli tapşırıqlarda context və memory idarəetməsini dizayn etmək
- RAG, workflow orchestration və multi-agent sistemlər qurmaq
- Və ən əsası: ML istifadəsinin həqiqətən lazım olub-olmadığını düzgün qiymətləndirmək
Xüsusi tələblər
- Modeli başdan-sona təlim etdirmiş, problemləri görmüş və həll etmiş olmaq
- PyTorch (və ya oxşar) üzrə güclü biliklər
- LLM tərəfində praktiki təcrübə (fine-tuning, RAG, prompt engineering və s.)
- Agentic AI təcrübəsi və ya güclü marağı:
- AutoGen, LangGraph, CrewAI və ya oxşar framework-lərlə işləmə
- Çoxaddımlı reasoning və task planning məntiqini anlamaq
- API/tool inteqrasiyası ilə işləyən ağıllı agentlər hazırlamaq
- Yalnız modeli deyil, sistemin bütövünü düşünə bilmək (API, deployment və s.)
- Problemi düzgün anlamadan modelə tələsməyən, həll yönümlü yanaşma
- MLOps alətləri (MLflow, W&B və s.)
- Qabaqcıl təlim texnikaları (distillation, multi-stage training və s.)
- Görüntü emalı, səs sistemləri və ya multimodal layihələr
- Unsupervised learning (clustering, anomaly detection və s.)
- Multi-agent sistemlər və ya avtonom workflow dizaynı təcrübəsi
- Elmi məqalələri oxuyub sürətlə tətbiqə çevirə bilmək
- Performans optimallaşdırması (GPU, inference və s.)
- Python · PyTorch · HuggingFace · SQL · Docker · Linux · Git · FastAPI · AWS/GCP/Azure
Локация
Bakı
Опыт
Senior
Занятость
Полная занятость
Зарплата
Не указана
Опубликовано
24 августа 2026
О компании
Proxima Tech Solutions
Technology, Information and Internet · 51-200 · Bakı
Ваш отклик
Похожие по навыкам
Все похожие вакансииВакансии, где совпадает больше всего навыков из этой позиции.
З/п не указана
Требуется опыт работы с LLM, разработка продуктов на основе искусственного интеллекта.
ОткликнутьсяПростой откликПростой отклик
З/п не указана
Требуется инженер для проектирования и внедрения моделей машинного обучения.
ОткликнутьсяПростой откликПростой отклик
З/п не указана
Ведущий инженер, разрабатывающий передовые решения в области искусственного интеллекта с навыками Python и NLP.
