-
Анализ и оценка качества ответов RAG-ассистентов.
-
Разработка, тестирование и оптимизация промтов для улучшения релевантности генерируемых ответов.
-
Работа с базами знаний: обогащение, структурирование, чистка данных.
-
Подготовка метрик и отчётов по эффективности RAG-систем.
-
Взаимодействие с командой Data Science и ML-инженерами для улучшения алгоритмов поиска и генерации.
-
Разработка и внедрение новых методик оценки качества генерации и ретривера.
-
Создание шаблонов промтов и библиотеки успешных кейсов использования.
-
Аналитический склад ума, способность находить закономерности и выявлять проблемы в данных.
-
Опыт составления промтов и экспериментов с LLM (ChatGPT, Gemini, Llama,YaGPT) обязателен .
-
Базовое понимание принципов работы ИИ и машинного обучения, особенно в контексте LLM и RAG-архитектур.
-
Знание Python на уровне написания скриптов для анализа данных, работы с API.
-
Уверенное использование инструментов работы с текстом и данными (например, pandas, numpy, JSON, SQL).
-
Опыт работы с векторными БД и эмбеддингами будет преимуществом.
-
Опыт работы с Yandex Foundation Models желателен.
- Умение чётко формулировать задачи и результаты анализа в виде отчётов или презентаций.
Вы гарантированно получите: - Работу с вовлеченным коллективом;
- Достойную заработную плату (определим на собеседовании);
- Удаленный, гибридный или очный формат работы;
- Корпоративный ДМС;
- Возможность роста посредством реализации индивидуальных программ развития.
Мы поддерживаем и обеспечиваем: - Программу адаптации;
- Программу движения по карьерной лестнице с необходимым для этого обучением и практикой;
- Минимум бюрократии;
- Программу рекомендаций, чтобы вы могли работать со своими друзьями и получали за это бонусы.