О компании: ООО "АКВИЛОН" – это место, где металл обретает форму, а идеи становятся реальностью. У нас ты сможешь работать с уникальными проектами, такими как крепеж для морских судов и компоненты для современных БПЛА. Мы предлагаем стабильность и развитие. Присоединяйся к нашей команде профессионалов и создавай вещи, которые действительно важны!
Только офисный формат работы
Обязанности:
Обучение и файнтюнинг генеративных языковых моделей (трансформеры, LLM) под конкретные бизнес-задачи.
Применение методов параметроэффективного дообучения: LoRA, QLoRA, префикс-тюнинг.
Работа с инструментарием дообучения: Axolotl, Transformers, PEFT, возможно TRL для RLHF (если нужно), но указан Axolotl, значит фокус.
Подготовка и очистка данных: сбор, разметка, аугментация текстовых датасетов; управление версиями данных с помощью DVC или аналогов.
Валидация и тестирование моделей: расчет метрик (перплексия, F1, ROUGE, BLEU, accuracy в зависимости от задачи); разработка автоматизированных тестов качества.
Оптимизация инференса: квантизация (GPTQ, AWQ), экспорт в формат для Ollama/vLLM, анализ скорости/качества.
Совместная работа с MLOps по упаковке моделей в Docker-образы и включению в CI/CD.
Ведение журнала экспериментов, фиксация гиперпараметров, отслеживание метрик в изолированной среде (возможно на базе MLflow или внутренних решений).
Исследование новых архитектур и подходов для улучшения качества ответов, снижения галлюцинаций, повышения релевантности.
Глубокое знание PyTorch и экосистемы Hugging Face (transformers, datasets, accelerate, peft).
Опыт дообучения LLM (LoRA/QLoRA) с помощью Axolotl или аналогичных фреймворков.
Понимание метрик качества NLP: перплексия, F1-score, точность/полнота, BLEU/ROUGE; умение интерпретировать их.
Навыки работы с данными: предобработка текста, фильтрация, дедупликация, управление большими датасетами; опыт с DVC или Git LFS.
Умение работать в изолированной среде: способность загружать модели, токенизаторы и зависимости оффлайн, настраивать кэширование Hugging Face, pip индекс.
Понимание архитектур Transformer (GPT, LLaMA, Mistral и т.д.) и методов их адаптации.
Хорошие навыки программирования на Python, написание чистого и воспроизводимого кода.
Опыт работы с системами контроля версий (Git) и базовое понимание CI/CD.
Будет плюсом: опыт квантизации моделей (llama.cpp, GPTQ, AWQ), знание внутреннего устройства Ollama/vLLM, опыт с RLHF/DPO.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.