Алиса — умная система, которая самостоятельно ищет, анализирует и структурирует знания для миллионов пользователей. Мы ищем ML-разработчика в команду LLM-спецпроектов Алисы. Вы будете проектировать пайплайны, реализовывать инструменты и управлять поведением моделей.Разработка и улучшение LLM-агентов
Вы будете проектировать пайплайны, реализовывать инструменты и управлять поведением моделей. Предстоит выстраивать архитектуру агентов от промпт-инженерии до оркестрации вызовов и маршрутизации между компонентами.
Развитие агента «Исследовать» Алисы
Это система, способная самостоятельно находить, анализировать и структурировать знания. Вам предстоит улучшать качество поиска, логику рассуждений и способность агента синтезировать информацию из множества источников.
Работа над качеством моделей и систем оценки
Нужно будет анализировать ответы моделей, выстраивать метрики и участвовать в разработке и интеграции систем автоматической оценки, например LLM-as-a-Judge, чтобы качество генерации можно было измерять и улучшать системно.
Исследование и внедрение современных подходов к агентным системам
Мы следим за передним краем — инструментальным использованием моделей, агентными архитектурами, LLM-оркестрацией. Вам предстоит исследовать новые подходы, проверять гипотезы на экспериментах и доводить лучшие из них до продакшена.
Разработка вспомогательных ML-модулей
Вокруг LLM живёт целая экосистема: классификаторы, ранжирование, вспомогательные модели и сервисы. Вы будете проектировать и развивать эти компоненты, обеспечивая надёжную работу всей системы.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Уверенно владеете Python и имеете опыт разработки ML-систем
* Работали с ML-фреймворками (PyTorch, TensorFlow)
* Понимаете принципы работы трансформеров, LLM и attention-механизмов
* Интересуетесь архитектурами LLM-агентов, оркестрацией моделей и качеством генеративных систем
* На базовом уровне знаете NLP или работали с текстовыми моделями
* Способны разбираться в сложных системах и самостоятельно исследовать новые подходы* Работали с LLM-фреймворками (LangChain, LlamaIndex и другими)
* Оценивали качество генеративных моделей
* Разрабатывали сервисы вокруг ML-моделей