Міндеттері:

Деректерді жинау, тазалау, белгілеу және алдын ала өңдеу (кестелік, мәтіндік дереккөздер).
Деректерге зерттеу талдауы (EDA), гипотезаларды қалыптастыру және тексеру, feature engineering.
Классикалық ML-модельдерін оқыту, валидациялау және сапасын бағалау (регрессия, классификация, кластеризация).
LLM/GenAI шешімдерін әзірлеу және интеграциялау: RAG-пайплайндар, эмбеддингтермен және векторлық дерекқорлармен жұмыс, промпт-инжиниринг.
AI-сервистерді прототиптеу және оларды API-эндпоинттарға орау.
Таза, қайта жаңғыртылатын код жазу, эксперименттер жүргізу және құжаттама жүргізу.

Талаптар:

Python-ды және бейінді кітапханаларды сенімді меңгеру: pandas, NumPy, scikit-learn. Машиналық оқытудың негіздерін білу: есеп түрлері, сапа метрикалары, артық/жеткіліксіз оқыту, кросс-валидация.
Математикалық базаны түсіну: сызықтық алгебра, ықтималдықтар теориясы, статистика. SQL-ді білу және реляциялық дерекқорлармен жұмыс істей алу.
LLM-нің базалық жұмысын түсіну: токенизация, эмбеддингтер, RAG қағидасы, промпт-инжиниринг негіздері.
LLM-провайдерлерінің API-мен жұмыс тәжірибесі (OpenAI, Anthropic және аналогтар) немесе фреймворктармен (LangChain, LlamaIndex) — кем дегенде пет-жобалар деңгейінде.
Git-пен жұмыс дағдылары және бірлескен әзірлеу қағидаларын түсіну.
Аналитикалық ойлау, детальдарға мұқияттылық, тапсырманы нәтижеге дейін жеткізе алу.
Тілдерді білу:
Қазақ тілі, Орыс тілі — еркін (команда жұмысының тілі).
Ағылшын тілі — техникалық құжаттаманы, мақалаларды оқу және ағылшын тіліндегі кітапханалармен жұмыс істеу деңгейінде (Intermediate / B1–B2 және жоғары).
Қазақ тілі — артықшылық болады.
Қалаулы: DL-фреймворктармен таныстық (PyTorch, TensorFlow) және нейрожелілік архитектуралармен (трансформерлер).
Деректерді визуализациялау және дашбордтар құру тәжірибесі (matplotlib/plotly, BI-құралдар).
Бейінді сертификаттар: ML/DL мамандықтары бойынша (Coursera, DeepLearning.AI), бұлттық сертификаттар (AWS ML, Google Cloud ML) және аналогтар.
Жария портфолио: GitHub, Kaggle, пет-жобалар, жарыстарға/хакатондарға қатысу.
Жұмыс тәжірибесі: Data Science / ML саласында 0-ден 1–2 жылға дейін коммерциялық тәжірибе.
Компьютерді сенімді меңгеру
Бейінді бағыттардың (Computer Science, Data Science, қолданбалы математика, статистика) жақында бітірген түлектері қарастырылады — оқу немесе пет-жобалары мықты болған жағдайда.
Стажировка тәжірибесі, ML-жарыстарға қатысу (Kaggle) немесе ML/LLM қолданылған өз жобалары құпталады.
Біз ML-модельдер мен AI-сервистерді әзірлеуге қатысатын бастапқы деңгейдегі маманды іздейміз: деректерді дайындаудан және классикалық модельдерді оқытудан бастап, LLM (үлкен тілдік модельдерді) өнімдік шешімдерге интеграциялауға дейін. Кандидат senior-маманның жетекшілігімен командада жұмыс істейді, гипотезаларды жұмыс істейтін прототиптерге дейін жеткізеді және модельдерді эксплуатацияға шығаруға көмектеседі. Python мен математикада мықты базасы бар, AI тақырыбына қызығушылығы жоғары және тез үйренуге дайын адамға сай келеді.

Шарттар:

- Жұмыс кестесі: 09:00 - 18:30 сағ.
- Медициналық сақтандыру
- Жеткізу (тасымалдау)

Қажетті білім дәрежесі

• Бакалавр