Задачи
•Собирать и готовить обучающие датасеты, выполнять тонкую настройку и адаптацию LLM для ролевых диалогов
•Проектировать системы долгосрочной памяти, управления контекстом и состояниями персонажей
•Строить конвейеры оценки согласованности персонажей, удержания памяти, связности повествования и вовлечённости пользователей
•Оптимизировать вывод LLM по задержке, пропускной способности и стоимости
Требования
•Практический опыт тонкой настройки LLM: SFT, LoRA, QLoRA, DPO, RLHF
•Опыт проектирования и внедрения RAG-систем
•Опыт разработки конвейеров оценки LLM, бенчмарков и метрик качества
•Опыт работы с контекстом и памятью: долгосрочной памятью, состояниями диалога и персонализацией
•Опыт оптимизации вывода: vLLM, TensorRT-LLM, пакетная обработка, задержка, пропускная способность, затраты на GPU
Условия
•Оформление по договору Service agreement в юрисдикции Кипра (не РФ, не РБ)
•Полная удалёнка с часовым поясом CET
•Полная автономность и возможность влиять на продукты компании
•Сильная международная команда, прямое влияние на рост и масштабирование бизнеса
