AI / Neural Networks Specialist
Подбираем специалистов по ИИ и нейросетям: разработка и дообучение моделей, LLM/CV/NLP по контексту, подбор архитектуры, оптимизация инференса, оценка качества, безопасность и внедрение в продукт.
Что вы получаете
Модель под задачу и метрики
Специалист, который выбирает архитектуру, данные и метрики, строит baseline и улучшения, объясняет компромиссы качества/стоимости/latency.
Оптимизация обучения и инференса
Ускорение и удешевление: mixed precision, quantization, distillation, batching, профилирование и рациональная работа с GPU/CPU.
Внедрение в продукт и надёжность
Подготовка пайплайнов, контроль данных, мониторинг качества, обработка edge-cases, безопасность (prompt/данные) и поддержка после релиза.
Как мы закрываем AI / Neural Networks Specialist
Контекст и требования
Уточняем: тип задач (LLM/NLP/CV), метрики, ограничения по latency/стоимости, источники данных, требования к интерпретации и риски качества/безопасности.
Поиск и скрининг
Проверяем: PyTorch/TF, работа с данными и датасетами, обучение/тонкая настройка, evaluation, оптимизация инференса и опыт production-внедрения.
Оценка по кейсам
Разбор задач: выбор архитектуры, улучшение качества, борьба с переобучением, построение датасета, оценка ошибок, ускорение инференса и план вывода в прод.
Оффер и запуск
Сопровождаем переговоры и адаптацию. При необходимости — план 30/60/90: baseline, быстрые улучшения, прототип сервиса и мониторинг качества.
Практики и подход
Данные и качество
Подготовка датасетов, стратегия разметки, оценка ошибок, data-centric улучшения, контроль утечек и корректная валидация.
Обучение и fine-tuning
Transfer learning, fine-tuning/LoRA, подбор гиперпараметров, регуляризация, эксперименты и воспроизводимость результатов.
Инференс и оптимизация
Профилирование, оптимизация latency/throughput, quantization, serving, кэширование и надёжные стратегии релиза.
Типовые кейсы
ЗАДАЧА
Сделать нейросетевое решение под продуктовую метрику.
РЕШЕНИЕ
Baseline, выбор архитектуры и данных, метрики качества, анализ ошибок, итерации улучшений и оценка эффекта на бизнес.
ЗАДАЧА
Дообучить модель под домен/язык/сценарий.
РЕШЕНИЕ
Подготовка датасета, fine-tuning/LoRA, контроль качества и safety, автоматизация evaluation и регрессии по метрикам.
ЗАДАЧА
Ускорить инференс и снизить стоимость.
РЕШЕНИЕ
Профилирование, batching, quantization/distillation, оптимизация serving, кэширование и контроль деградации качества после оптимизаций.
