LLM приложения

Интегрирует готовые LLM API в продуктовые фичи через стандартные SDK. Пишет базовые промпты для пользовательских функций — суммаризация, Q&A. Вручную тестирует выходы модели на соответствие ожидаемому поведению и документирует краевые случаи.

Применяет LLM API для базовой классификации текстов и извлечения именованных сущностей на структурированных данных. Генерирует эмбеддинги для простого поиска по схожести и кластеризации. Использует предобученные модели для извлечения инсайтов из текста.

Разворачивает эндпоинты инференса LLM через управляемые сервисы, мониторит латентность и ошибки. Пишет структурированные промпты с few-shot примерами по командным гайдлайнам. Отслеживает расход токенов и применяет базовые техники оптимизации длины промптов.

Проектирует цепочки промптов и многошаговые LLM-воркфлоу для сложных продуктовых фич. Внедряет A/B-тестирование для сравнения вариантов LLM-функций и измерения вовлечённости. Формирует критерии оценки качества AI-выходов и строит петли обратной связи от пользователей.

Строит RAG-пайплайны, комбинируя векторные хранилища с LLM-генерацией для доменного поиска знаний. Проектирует стратегии эмбеддингов для мультимодального поиска по схожести. Дообучает классификационные головы поверх LLM-эмбеддингов, сравнивая с классическим ML.

Строит пайплайны файн-тюнинга с курированием датасетов, оркестрацией обучения и автоматической оценкой. Реализует системы шаблонов промптов с версионированием и откатом. Проектирует фреймворки оценки LLM с автоскорингом и human-in-the-loop ревью.

Архитектурит сквозные LLM-продуктовые системы с graceful degradation, стратегиями кэширования и контролем затрат. Определяет стандарты промпт-инжиниринга для продуктовой организации. Ведёт кросс-функциональную оценку AI-фич, сочетая метрики с UX-исследованиями.

Проектирует продвинутые RAG-архитектуры с гибридным поиском, ре-ранкингом и оптимизацией контекстного окна. Разрабатывает кастомные пайплайны NER и извлечения связей, комбинируя LLM с графами знаний. Менторит команду по анализу пространств эмбеддингов и методологии оценки LLM.

Проектирует масштабируемую инфраструктуру LLM-сервинга с маршрутизацией моделей, адаптивным батчингом и мультирегиональным деплоем. Формирует организационные практики промпт-инжиниринга с аудитом. Оптимизирует бюджеты токенов через семантическое кэширование и дистилляцию моделей.

Определяет стратегию LLM приложения на уровне команды/продукта. Формирует стандарты и best practices. Проводит review.

Определяет стратегическую дорожную карту внедрения LLM в data science процессы организации. Устанавливает стандарты оценки LLM-аналитики, включая детекцию предвзятости, измерение галлюцинаций и доменные бенчмарки точности. Принимает решения build-vs-buy для инфраструктуры эмбеддингов и RAG.

Руководит командой LLM-платформы, определяя архитектурные стандарты для инференса, файн-тюнинга и инфраструктуры оценки. Координирует кросс-командное управление промпт-инжинирингом и распределение бюджетов токенов. Ведёт оценку вендоров фундаментальных моделей по критериям возможностей, стоимости и комплаенса.

Определяет стратегию LLM приложения на уровне организации. Формирует enterprise-подходы. Менторит leads и architects.

Формирует видение организации по LLM-аугментированной аналитике, согласуя исследовательские инициативы с бизнес-стратегией. Пионерит новые подходы, комбинируя LLM с каузальным выводом, симуляциями и системами принятия решений. Публикует результаты и влияет на индустриальные стандарты ответственного применения LLM.

Определяет общекорпоративную стратегию LLM-инжиниринга — выбор моделей, топологию деплоя и управление затратами. Архитектурит платформы нового поколения с мульти-модельной оркестрацией, непрерывной оценкой и автооптимизацией. Продвигает партнёрства и open-source вклад в развитие LLM-инфраструктуры.