Описание работы
Активно участвовать в проектировании, разработке и оптимизации крупных языковых моделей (LLM) для эффективного использования в финансовых сценариях, включая тонкую настройку модели для работы с отраслевой терминологией и контекстом. Это включает такие задачи, как предварительная обработка данных, обучение модели и оценка производительности, чтобы гарантировать соответствие LLM специфическим потребностям финансовых приложений. Кроме того, применять методы инженерии промптов для направления LLM на получение желаемых ответов, что включает создание эффективных промптов, их итеративное уточнение на основе производительности модели и эксперименты с различными структурами промптов для повышения точности и релевантности. Следить за последними тенденциями и достижениями в области ИИ, машинного обучения и инженерии промптов, особенно в финансовой отрасли, чтобы продукт оставался конкурентоспособным и передовым. Это требует постоянных исследований, участия в конференциях и изучения отраслевых публикаций для выявления новых технологий и лучших практик. Тесно сотрудничать с менеджерами продукта и другими командами на практике, чтобы понимать требования продукта и потребности клиентов, непосредственно интегрируя эту обратную связь в разработку модели и инженерию промптов. Это включает регулярные сессии общения, совместные воркшопы и итеративные циклы обратной связи для согласования возможностей модели с бизнес-целями.
Ключевые обязанности
- Руководить сквозной разработкой и оптимизацией LLM, адаптированных для финансовых приложений, обеспечивая высокую точность и эффективность в таких задачах, как оценка рисков, обнаружение мошенничества и финансовой отчетности.
- Разрабатывать и внедрять передовые стратегии инженерии промптов для улучшения качества выходных данных модели, включая создание контекстно-зависимых промптов и их уточнение с помощью A/B-тестирования и анализа производительности.
- Мониторить и анализировать развитие отрасли в области ИИ и машинного обучения, особенно в финтехе, для выявления возможностей улучшения и инноваций модели.
- Сотрудничать с кросс-функциональными командами для преобразования бизнес-требований в технические спецификации, обеспечивая соответствие функциональности модели потребностям пользователей и целям организации.
- Документировать и делиться выводами из процессов обучения, оптимизации модели и инженерии промптов для поддержки передачи знаний в команде и развития будущих проектов.
Требования к должности
- Подтвержденный опыт разработки LLM с глубокими знаниями в финансовой области и методах обработки естественного языка (NLP).
- Продвинутое понимание методологий инженерии промптов, включая проектирование, итерацию и фреймворки оценки промптов.
- Способность оставаться в курсе тенденций ИИ и машинного обучения, особенно в финтехе, через непрерывное обучение и профессиональную активность.
- Отличные навыки сотрудничества и коммуникации для эффективной работы с менеджерами продукта, специалистами по данным и стейкхолдерами в динамичной командной среде.
- Сильные аналитические навыки для интерпретации метрик производительности модели и обратной связи от клиентов, что способствует принятию решений на основе данных для улучшения.
- Владение языками программирования, такими как Python, а также опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch.
- Знание финансовых нормативов и требований соответствия для обеспечения соответствия выходных данных модели отраслевым стандартам и юридическим обязательствам.
- Способность управлять несколькими проектами одновременно, расставляя приоритеты задач для соблюдения сроков при сохранении высокого качества результатов.
