Локация: Удаленно

‍Формат: Full-time/Part-time

‍Опыт: От полугода

‍ЗП: 70-130к

‍Тестовое задание – ниже на странице Откликнуться

‍

Тестовое задание

Задание: Есть транскрипт встречи, необходимо сгенерировать для него followup (буллет-поинты). Followup -- протокол встречи, в нем должно содержаться самая важная информация (итоги, договоренности, ключевые решения), сгруппированная по темам. Например:

‍

Обновление продукта:

— новая страница подписки

— улучшено саммари в отчете

— повышена производительность продукта

— Конференции и встречи:

— в среду встреча с Х в 20:00

— с конференции Y пришло 2 новых клиента

‍

....

Важно, чтобы итоговый followup содержал все важные моменты со встречи и не содержал “лишнего” (ненужных итогов и воды).

Использовать можно любые модели (ChatGPT, YandexGPT, опен-сорс модели) и любые подходы (zero-shot, few-shot), экспериментировать с промптами для улучшения качества результата.

Важный момент: большинство моделей не могут вместить весь текст транскрипта целиком в контекстное окно (не получится получить followup по всемму тракнскрипту целиком), поэтому можно разбивать текст на части, прогонять их и потом объединять между собой определенным образом (можно также через отдельный промпт просить у модели объединить). Это нужно для того, чтобы объединить под одну тему все итоги и результаты из разных частей транскрипта.

Например тема “Обновление продукта” могла обсуждаться в первые 10 минут встречи и в самом конце.

‍

Будет оцениваться:

— подход кандидата к решению

— креатив в решении задачи

— качество полученного результата (сжатость информации, связанность и

— отсутствие воды)

— процесс подбора промптов и обоснование выбора используемых моделей

— интерес к подобного рода задачам

‍

Транскрипт, по которому нужно построить followup:

https://drive.google.com/file/d/1FHQWj8bYMzrl6hJWfTAseXYjOvdJ68mG/view?usp=sharing

‍

Для отклика, заполни форму по ссылке

‍

Задачи:

— Промпт-инжиниринг для новых сущностей протокола;

— Имплементация нового функционала в продукте;

— Работа с open-source моделями и их докеризация.

‍

Ожидания:

— Python, Langchain, pytorch;

— ML, NLP, AI, GPT;

— Промпт-инжиниринг.

‍

Будет плюсом:

— Опыт работы;

— Опыт дообучения open-source моделей (fine-tuning).

‍

Зачем у нас работать:

— Планируем выйти на глобальный рынок;

— Планируем развививать стартапы в ближайшие 10 лет, где команда это наш фундамент;

— Конкурентная зарплата;

— Внимание к твоему развитию: программа наставничества для профессиональной адаптации новых сотрудников;

— Возможность непосредственно влиять на продукт и своё развитие в компании (у нас все 100% прозрачно, нет бюрократии);

— Можно говорить всем, что работаешь в модном стартапе.