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;