- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 600 000 ₽ – 700 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Engineer
Оценка ИИИнтересная социально значимая роль в государственном научном центре с фокусом на современные технологии (LLM). Зарплата соответствует рынку для специалистов начального и среднего уровня в Астане.
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется опыт работы с NLP от года и знание специфических библиотек (Hugging Face, PyTorch). Основная сложность заключается в работе с казахским языком и специфическими лингвистическими задачами.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 600,000 - 700,000 KZT gross является конкурентоспособной для позиции AI Engineer с опытом от 1 года в Казахстане, соответствуя средним рыночным ожиданиям для государственного сектора и R&D центров.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Til-Qazyna National Scientific and Practical Center уже сейчас
Присоединяйтесь к созданию будущего казахского языка в цифровой среде — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
AI Engineer
Til-Qazyna National Scientific and Practical Center
600,000 to 700,000 KZT Gross per month
Astana / Office
Til-Qazyna develops digital and AI infrastructure for the Kazakh language, including linguistic tools, corpora, and open-source models.
Responsibilities:
• Fine-tune and evaluate open-source Kazakh LLMs using LoRA, QLoRA, and PEFT.
• Develop NLP components such as morphological analyzers, lemmatizers, tokenizers, and terminology parsers.
• Build text-crawling, cleaning, deduplication, synthetic-data, and dataset-curation pipelines.
• Deploy NLP models as Docker/FastAPI services and optimize inference.
Requirements:
• 1+ years’ NLP, AI, or machine-learning engineering experience.
• Knowledge of Transformers, embeddings, tokenization, PyTorch, Hugging Face, and Scikit-learn.
• Experience preprocessing structured and unstructured text.
• Practical Docker, Linux, and Git skills.
• Degree in Computer Science, Data Science, or Applied Mathematics.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Linux
- PyTorch
- LLM
- LoRA
- Transformers
- NLP
- Scikit-learn
- Docker
- FastAPI
- Hugging Face
- PEFT
- QLoRA
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта оптимизации моделей.
Можете ли вы объяснить разницу между LoRA и QLoRA и в каких случаях вы бы предпочли один метод другому?
Оценка навыков работы с данными, что критично для лингвистических проектов.
Как вы подходите к очистке и дедупликации текстовых данных при создании корпуса для обучения LLM?
Проверка понимания специфики казахского языка в NLP.
С какими основными трудностями вы сталкивались (или ожидаете столкнуться) при токенизации и морфологическом анализе казахского языка?
Оценка навыков деплоя и оптимизации.
Как вы оптимизируете инференс NLP моделей для работы в продакшене через FastAPI и Docker?
Проверка владения основным стеком.
Опишите ваш типичный пайплайн обучения модели с использованием библиотеки Transformers и PyTorch.
Похожие вакансии
GenAI-разработчик / бизнес-аналитик
AI Engineer (Multi-Agent Systems & RAG) (Senior)
AI-тренер для обучения нейросетей
Python AI Engineer (Senior)
Senior ML-инженер
AI-инженер (автоматизация бизнеса)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!