Süni intellekt və avtomatlaşdırma üzrə mühəndis - Kontakt Home
Location: Bakı
Təsvir Mövcud açıq mənbəli modellər və LLM -lərin biznes ehtiyaclarına və ssenarilərə (Chatbot, virtual assistentlər, RAG, sənəd analizi və s.) uyğun qiymətləndirilməsi və seçilməsi; Açıq mənbəli modellərin xüsusi domen verilənlərinə və korporativ bilik bazalarına uyğunlaşdırılması üçün SFT, LoRA və QLoRA metodları ilə fine-tune edilməsi; vLLM və ya Ollama kimi müasir inference serverləri vasitəsilə modellərin minimal gecikmə (low latency) ilə lokal və bulud mühitlərində tətbiq edilməsi (deployment); Advanced RAG, hibrid axtarış, reranking alqoritmləri və vektor verilənlər bazaları (Qdrant, Pinecone və s.) əsasında semantik axtarış sistemlərinin qurulması; PyTorch, Hugging Face və PEFT ekosistemləri vasitəsilə Python dilində effektiv model və data pipeline-larının hazırlanması; Transformer arxitekturası, attention mexanizmləri və tokenization prinsiplərini anlamaq, bu biliklər əsasında cavab dəqiqliyinin yüksəldilməsi və hallusinasiyaların azaldılması; Model cavablarının avtomatlaşdırılmış qiymətləndirilməsi (LLM evaluation), prompt engineering və structured outputs (JSON/Grammar-guided generation) sistemlərinin tətbiq edilməsi. Tələblər Ali təhsil (Kompüter Elmləri, Data Science, Süni İntellekt və ya əlaqəli sahə üzrə); Süni intellekt, ML/DL sahəsində ən azı 2 il praktiki iş təcrübəsi; Python, PyTorch, LLM ekosistemi (Hugging Face) və əsas data strukturları ilə mükəmməl işləmə bacarığı; Süni intellekt tətbiqləri və agent sistemlərinin inteqrasiyasında LangChain, LlamaIndex və ya LangGraph alətləri ilə sərbəst işləmə bacarığı; FastAPI / Flask ilə REST API inteqrasiyaları və mikroservis arxitekturası üzrə təcrübəsi; Maşın öyrənməsi və Transformer modellərinin iş prinsiplərini anlamaq üçün zəruri riyazi baza (Xətti cəbr, Ehtimal nəzəriyyəsi və Statistika); Linux mühiti, Git və Docker konteynerləşdirmə texnologiyaları ilə sərbəst iş təcrübəsi; İngilis dili- texniki sənədlərlə sərbəst işləmək səviyyəsində; Analitik düşüncə, mürəkkəb problemləri həll etmə və komandada işləmə qabiliyyəti. Üstünlükdür: Multimodal modellər (mətn, səs, təsvir) üzrə təcrübə və ya audio/video emalı bacarıqları; Streaming response (WebSocket / SSE) və real-vaxt emalı gecikmələrinin (latency) optimallaşdırılması təcrübəsi; LLM observability və monitoring alətləri ilə iş təcrübəsi; AWS və ya Microsoft Azure platformalarında AI infrastrukturlarının və GPU klasterlərinin sazlanması təcrübəsi. Vakansiya növü - Tam ştat Maraqlanan namizədlər Müraciət et düyməsində qeyd olunan linkə daxil olaraq müraciət edə bilərlər.
