Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Prompt Engineer с опытом DS/ML
Оценка ИИИнтересная проектная задача для специалистов по ИИ, однако статус 'разовая работа' и отсутствие фиксированной вилки снижают общую привлекательность для долгосрочного планирования. Проект подходит для фриланса или подработки.
Сложность вакансии
Оценка ИИСложность обусловлена необходимостью сочетать навыки промпт-инжиниринга с глубоким пониманием ML/DS и умением работать с научными статьями. Сжатые сроки до середины октября требуют высокой концентрации и быстрого погружения в проект.
Анализ зарплаты
Оценка ИИОплата по договоренности для разовых проектов в сфере AI обычно выше среднего по рынку фриланса, учитывая требования к DS/ML бэкграунду. Для подобных задач рыночная ставка за проект такой длительности может варьироваться в зависимости от объема работы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Откликнитесь сейчас, чтобы применить свой опыт в DS/ML для создания совершенных LLM-пайплайнов!
Описание вакансии
*👔 Prompt Engineer с опытом DS/ML*
*💼 Тип работы:* разовая
*👀 Задача:* Улучшить промпты для LLM-пайплайна. Ищем человека, который умеет: проектировать и отлаживать сложные многошаговые промпты; работать с LLM и оценивать качество их ответов; уверенно разбираться в ML/DS, научных статьях и экспериментах.
*💰 Оплата:* по договорённости
*⏰ Сроки:* до 15 октября
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- Large Language Models
- Prompt Engineering
- Data Science
- LLM Pipeline
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка методологического подхода к разработке сложных систем промптов.
Расскажите о вашем опыте проектирования многошаговых (multi-step) пайплайнов: как вы структурируете передачу контекста между шагами?
Важно понять, как кандидат измеряет успех, помимо субъективного ощущения.
Какие метрики и фреймворки вы используете для оценки качества ответов LLM в DS-задачах?
Проверка навыка работы с актуальными исследованиями.
Какие последние техники из научных статей по промпт-инжинирингу (например, Chain-of-Thought, Tree of Thoughts) вы применяли на практике?
Выявление умения работать с ограничениями и ошибками моделей.
Как вы боретесь с галлюцинациями и обеспечиваете воспроизводимость результатов работы LLM?
Оценка технического бэкграунда.
