Обязанности:
Обучать LLM-агентов самостоятельно писать кодВы будете исследовать SOTA-подходы к разработке NLP-агентов, систематизировать статьи и создавать стратегии, а на базе лучшей разработаете Железного стажёра. Строить среду, в которой агенты смогут тестировать свои изменения
Как и разработчику, LLM-агенту сложно написать правильный код сразу. Ему нужен интерфейс для отладки решения. Для этой задачи нужно разработать полигон, где агент сможет тестировать свои изменения и принимать их. Разрабатывать агентов для сбора знаний о коде у разработчиков и из интранета
Чтобы принимать верные решения, современному разработчику нужен не только код. Ему нужны экспертные знания, которые есть в интернете, интранете и головах людей. Важная задача — сделать агента, который будет собирать всю необходимую информацию для решения задачи. Хорошая стратегия — спросить у своего нежелезного коллеги (но не стоит задавать один и тот же вопрос часто). Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Ключевые навыки:
- Успешно разрабатывали и внедряли NLP-продукты
- Понимаете основы современных NLP-архитектур
- Готовы участвовать во всём пайплайне разработки ИИ-агента: от проектирования и сбора требований до дообучений моделей и внедрения
