Вакансия
Стажёр AI Engineer (генеративный ИИ / большие языковые модели)
О проекте и команде
Мы разрабатываем ИИ расширения к собственным ИТ бизнес решениям и выстраиваем короткий цикл проверки гипотез: от идеи до пилота. Сейчас мы расширяем ИИ-команду и ищем талантливых студентов старших курсов, которые хотят погрузиться в мир генеративного ИИ, большие языковые модели и мультиагентные ИИ системы. Кандидат будет работать в прямой связке с сильным тех.лидом и опытными инженерами, участвуя в создании реальных продуктов.
Предметная область и зона ответственности:
• Промпт-инжиниринг: Тестировать различные сценарии использования моделей, подбирать оптимальные промпты и параметры (temperature, top_p).
• Data Engineering для RAG: разбирать неструктурированные данные (документы, базы знаний), очищать их и готовить для загрузки в векторные базы данных.
• Интеграции: Помогать в разработке backend-эндпоинтов (FastAPI) для связи LLM-агентов с основными сервисами компании.
• Исследования: Тестировать новые open-source модели (Llama 3, Mistral, DeepSeek, Qwen), сравнивать их с проприетарными API, замерять производительность.
• Оценка качества: Писать скрипты для автоматической оценки ответов LLM, искать галлюцинации, настраивать метрики качества.
• Документация и тесты: Писать unit-тесты для AI-компонентов и вести документацию по используемым промптам и архитектурам.
Требования к кандидату:
• Вы студент старших курсов или недавний выпускник технического вуза.
• Уверенное знание Python: ООП, асинхронность, работа с API (requests/httpx), понимание базовых библиотек (pandas, numpy).
• Понимание основ GenAI: Вы знаете, что такое токены, контекстное окно, temperature, и понимаете, чем RAG отличается от fine-tuning.
• Базовые DevOps навыки: Умение работать с Git, командной строкой (Linux) и базовое понимание Docker.
• Soft Skills: Умение гуглить, самостоятельно решать возникающие ошибки, задавать правильные вопросы и доводить задачи до конца.
• Занятость: Готовность уделять работе от 20 до 40 часов в неделю (гибкий график, подстраиваемся под расписание в вузе).
Будет большим плюсом:
• Наличие собственных проектов с использованием OpenAI API, Hugging Face, LangChain или LlamaIndex (можно со ссылкой на GitHub).
• Опыт работы с парсерами
• Базовое знакомство с векторными базами данных
• Знание SQL и небольшой опыт работы с PostgreSQL
• Понимание основ Machine Learning / NLP.
• Умение писать простой Web фронт-енд. (HTML, Javascript, React/Vue или подобное)
Для отклика обращаться в дирекцию ИВТИ
VK Видео
RUTUBE
МАКС | 
VK | 
Сайт
