LLM-mérnök

Stack

Feladatok

• ▹Nagy nyelvi modellek tervezése, finomhangolása és optimalizálása konkrét felhasználási esetekre
• ▹Kiértékelő keretrendszerek építése és karbantartása a modellminőség és a biztonság méréséhez
• ▹RAG (retrieval-augmented generation) pipeline-ok és prompt-stratégiák megvalósítása
• ▹A modell teljesítményének figyelése éles környezetben és a javítások iterálása
• ▹Együttműködés a termék- és mérnökcsapatokkal az LLM-funkciók integrálásán
• ▹Az új LLM-kutatások, architektúrák és eszközök követése

Elvárások

• ▹3+ év gyakorlati tapasztalat nagy nyelvi modellekkel és NLP-vel
• ▹Erős megértés a transformer architektúrákról (GPT, BERT, LLaMA stb.)
• ▹Python és ML keretrendszerek (pl. PyTorch vagy TensorFlow) ismerete
• ▹Tapasztalat finomhangolásban, prompt engineeringben és hiperparaméter-optimalizálásban
• ▹Bizonyított tapasztalat ML/LLM rendszerek éles üzembe helyezésében

Előny

• ▹Tapasztalat vektoradatbázisokkal és RAG pipeline-okkal
• ▹Modellkvantálás és inferencia-optimalizálás ismerete
• ▹AI-biztonsági vagy tartalommoderációs rendszerek terén szerzett háttér

Soft skillek