О позиции
Компания MagnitTech развивает внутренние LLM-сервисы и AI-инструменты для сотрудников компании. Ваша задача будет заключаться в поддержке пользователей этих сервисов и обеспечении их эффективной работы.
Чем вы будете заниматься
- Отвечать на вопросы пользователей внутренних LLM-сервисов на первой линии поддержки и эскалировать сложные технические проблемы.
- Разбирать инциденты, анализировать логи, мониторинг и телеметрию AI-сервисов совместно с разработчиками.
- Писать и поддерживать инструкции, FAQ и базу знаний по внутренним AI-инструментам.
- Собирать и размечать данные для eval-наборов, запускать тесты и оценивать качество ответов LLM.
- Автоматизировать задачи поддержки на Python, создавая скрипты, ботов и небольшие сервисы.
- Тестировать новые функции LLM-сервисов и участвовать в развитии внутренних инструментов.
Требования
- Высшее образование или выпуск из технической специальности.
- Уверенное владение Python, опыт работы с Git и понимание базовых принципов разработки.
- Понимание принципов работы LLM, знакомство с prompt engineering и интерес к развитию AI-технологий.
- Способность самостоятельно изучать новые инструменты, анализировать ошибки и находить причины проблем.
- Грамотная письменная и устная коммуникация, умение объяснять технические вопросы простым языком.
Будет плюсом
- Опыт работы с FastAPI, SQL, Docker или Grafana.
- Знакомство с RAG и векторным поиском.
- Опыт технической поддержки, подготовки документации, участия в хакатонах или олимпиадах.
Что мы предлагаем
- Гибридный или офисный формат работы в Москве и Краснодаре, удаленно для других городов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками для машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch, что позволит быстро разрабатывать и адаптировать модели для внутренних сервисов.
Способность эффективно работать в гибридном режиме, проявляя самостоятельность и инициативу при решении задач, а также готовность к взаимодействию с командой через виртуальные платформы.
Опыт работы с системами мониторинга, такими как Grafana, для анализа производительности AI-сервисов и выявления узких мест в их работе.
Знания в области SQL для выполнения запросов к базам данных и анализа данных, что поможет в поддержке пользователей и устранении инцидентов.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Tech Services
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев