Tətbiqi Süni İntellekt Mühəndisi (LLM/AI Agentləri)

Rolun təsviri:

Tətbiqi Süni İntellekt Mühəndisi əsasən tikinti, satınalma və hüquq funksiyaları üzrə biznes əməliyyatlarını təkmilləşdirən praktik AI əsaslı həllərin dizaynı və tətbiqinə cavabdeh olacaq. Bu rol böyük dil modellərindən (LLM) istifadə etməklə strukturlaşdırılmamış məlumatlardan (müqavilələr, tender sənədləri, BOQ-lar, hesabatlar və s.) məlumat çıxaran və emal edən AI köməkçilərinin (“agentlərin”) qurulmasına yönəlib.

Biznes və texnologiyanın kəsişməsində fəaliyyət göstərən mühəndis sənəd analizi alətləri, biliklərin əldə edilməsi sistemləri və qərar dəstəyi köməkçiləri daxil olmaqla uçdan-uca AI tətbiqləri hazırlayacaq. Bu rol güclü praktik yanaşma, sürətli prototipləşdirmə və real dünya, parçalanmış məlumat mühitlərində effektiv işləmə bacarığı tələb edir.

Əsas öhdəliklər:

• Hüquq, satınalma və tikinti kimi biznes funksiyalarını dəstəkləyən AI əsaslı köməkçilərin (“agentlərin”) dizaynı, hazırlanması və tətbiqi
• Xarici API-lərdən (məsələn, OpenAI, Anthropic) istifadə edərək LLM əsaslı tətbiqlərin qurulması və saxlanması, miqyaslana bilmə və etibarlılığın təmin edilməsi
• Dəqiq və kontekst yönümlü sənəd analizi üçün Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline-larının hazırlanması və optimallaşdırılması
• Müqavilələr, PDF-lər, Excel faylları və e-poçtlar daxil olmaqla strukturlaşdırılmamış məlumatlardan məlumatların emalı, strukturlaşdırılması və insight-ların çıxarılması
• Biznes tərəfdaşları ilə əməkdaşlıq edərək yüksək təsirli istifadə halların müəyyənləşdirilməsi və onların praktik AI həllərinə çevrilməsi
• AI alətlərinin sürətli prototipləşdirilməsi və qısa inkişaf dövrlərində işlək həllərin təqdim edilməsi
• Hallüsinasiyaların azaldılması və dəqiqlik və ardıcıllığın artırılması ilə AI nəticələrinin keyfiyyətinin davamlı təkmilləşdirilməsi
• Data engineering komandaları ilə əməkdaşlıq edərək AI həllərinin daxili data pipeline-lar və sistemlərlə inteqrasiyası
• Hazırlanan AI tətbiqlərinin düzgün sənədləşdirilməsi, davamlılığı və miqyaslana bilməsinin təmin edilməsi
• AI alətlərinin performansının və istifadəsinin monitorinqi, istifadəçi rəylərinin nəzərə alınaraq təkmilləşdirilmələrin aparılması
• LLM və AI alətlərindəki yenilikləri izləmək və uyğun innovasiyaları biznes istifadə hallarına tətbiq etmək
• Təşkilat daxilində AI inkişafı üçün best practice-lərin, standartların və idarəetmə prinsiplərinin formalaşdırılmasına töhfə vermək 

Tələb olunan təhsil və təcrübə:

• Kompüter Elmləri, Mühəndislik, Data Science və ya əlaqəli sahə üzrə bakalavr və ya magistr dərəcəsi
• Proqram mühəndisliyi, AI/ML mühəndisliyi və ya tətbiqi AI sahəsində 2–5 il iş təcrübəsi
• Real dünya AI/LLM tətbiqlərinin qurulması və tətbiqi üzrə sübut olunmuş təcrübə (yalnız akademik və ya tutorial layihələrdən kənar)
• Böyük dil modelləri (LLM) və əlaqəli framework-lərlə (məsələn, LangChain, LlamaIndex və s.) praktiki iş təcrübəsi
• Strukturlaşdırılmamış və yarı-strukturlaşdırılmış məlumatlarla (sənədlər, PDF-lər, Excel faylları, e-poçtlar) iş təcrübəsi
• Məlumat emalından tətbiqin təqdimatına qədər uçdan-uca həllərin hazırlanması üzrə güclü təcrübə
• API inteqrasiyası və xarici servislərlə işləmə təcrübəsi
• Data pipeline-larla tanışlıq və data engineering komandaları ilə əməkdaşlıq təcrübəsi
• Bulud mühitləri (AWS, Azure və ya GCP) və müasir inkişaf praktikaları ilə tanışlıq
• Sürətli və nəticə yönümlü mühitlərdə işləmə təcrübəsi
• Qeyri-müəyyən problemlər üzərində işləmək və biznes tələblərini texniki həllərə çevirmək bacarığı

Tələb olunan bacarıqlar:

• Python üzrə güclü proqramlaşdırma bacarıqları və təmiz, saxlanıla bilən, production səviyyəli kod yazmaq qabiliyyəti
• Böyük dil modeli (LLM) API-ləri (məsələn, OpenAI, Anthropic) ilə praktiki iş təcrübəsi və LLM əsaslı tətbiqlərin qurulması
• Aşağıdakı sahələr üzrə möhkəm anlayış və praktiki tətbiq:
• Prompt engineering
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Kontekst idarəetməsi və prompt optimallaşdırılması
• Strukturlaşdırılmamış və yarı-strukturlaşdırılmış məlumatlarla (PDF-lər, sənədlər, Excel, e-poçtlar) iş təcrübəsi
• LangChain, LlamaIndex və ya oxşar AI/LLM framework-ləri ilə tanışlıq
• API inteqrasiyası və xarici servislərlə işləmə təcrübəsi
• Uçdan-uca AI həllərinin dizaynı və qurulması bacarığı (məlumatın qəbulu → emal → model → çıxış)
• LLM-lərlə bağlı ümumi problemlərin (məsələn, hallüsinasiyalar, kontekst məhdudiyyətləri) və onların azaldılması üsullarının anlaşılması
• Data pipeline-lar haqqında əsas bilik və data engineering iş axınları ilə əməkdaşlıq bacarığı
• Güclü problem həll etmə bacarığı və qeyri-müəyyən, real dünya mühitlərində işləmə qabiliyyəti
• Texniki anlayışları qeyri-texniki tərəfdaşlara aydın şəkildə izah etmək bacarığı