Описание
Описания нет
Задачи
•Участвовать в разработке AI-решения для анализа документов, изображений и текста для KYC-верификации, включая Computer Vision, OCR и NLP
•Подбирать и адаптировать модели под бизнес-задачи
•Реализовывать и развивать RAG-подходы
•Интегрировать LLM в систему как вспомогательный слой
•Разрабатывать inference-пайплайны и AI-сервисы
•Участвовать в подготовке AI-сервисов к развёртыванию и эксплуатации, интегрировать AI-решения в продукт через API, gRPC или другие подходы
•Участвовать в обсуждении архитектурных решений и взаимодействовать с командой бэкенда
•Поддерживать модели в продакшене и работать с инцидентами
•Работать с персональными и чувствительными данными, учитывать требования безопасности и AI-комплаенса
Требования
•Практический опыт разработки и применения AI / ML-моделей в прикладных задачах: ML-бэкендов, чат-ботов, ML-ассистентов или систем на основе LLM
•Уверенное владение Python и опыт работы с ML-стеком
•Опыт работы с инструментами и библиотеками для AI, включая OpenAI SDK, Pydantic AI и ai-sdk
•Практический опыт работы с моделями Computer Vision, OCR и NLP
•Знание принципов работы с данными, их валидации, основ безопасности данных и комплаенса, особенно в контексте KYC и обработки персональных данных
•Опыт работы с предварительно обученными моделями и ML-библиотеками с открытым исходным кодом, пайплайнами обработки данных и inference, дообучением и адаптацией
•Базовое понимание интеграции AI-сервисов в бэкенд-системы: API, очереди сообщений, реляционные базы данных
•Опыт разработки и поддержки пайплайнов обработки данных и AI-сервисов в продакшене
Будет плюсом: опыт работы с RAG-подходами, embeddings и similarity search
Условия
•График 5/2
