Обязанности
•проектирование архитектуры LLM и выбор базовой модели под задачи проекта;
•создание и обучение моделей с нуля либо проведение fine‑tuning (SFT, LoRA, PEFT);
•подготовка, очистка и разметка датасетов, формирование instruction‑данных;
•реализация и запуск пайплайна обучения на базе PyTorch;
•оптимизация моделей (quantization, снижение latency, inference‑оптимизация);
•реализация function/tool calling и интеграция LLM с API.
Требования
•уверенное владение PyTorch и опыт реализации пайплайнов обучения;
•понимание архитектуры Transformer (attention, embeddings, базовые механизмы работы моделей);
•опыт проектирования и применения методов дообучения (SFT, LoRA, PEFT);
•практический опыт оптимизации моделей (quantization, inference‑оптимизация, снижение задержек);
•опыт работы с Hugging Face Transformers.
Условия
•релокация в Республику Татарстан;
•конкурентный уровень з/п;
•дневная рабочая неделя (ненормированная);
•транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Менделеевск, г. Нижнекамск;
•работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе.
