Символьный ИИ
• Разработка rule-based систем и экспертных систем
• Построение онтологий и графов знаний
• Формализация регламентов и правил в машиночитаемый формат AI Engineering & LLM:
• Prompt engineering и тонкая настройка LLM под задачи
• RAG-архитектуры для работы с законодательными базами
• Эвалуация и тестирование ML-моделей (accuracy, hallucination rate)
• Оптимизация и дистрибьюция ML-моделей в production

Навыки или желание освоить:
Гибридные системы:
• Интеграция символьных и нейросетевых компонентов
• Построение pipeline: LLM (факты) ^ Symbolic Engine (логика) ^ LLM (объяснение)
• Валидация выходов LLM через формальные правила
• Создание "безопасных контуров" для предотвращения галлюцинаций

Производственные задачи AI Engineer:
MLOps & Инфраструктура:
• Развертывание и мониторинг ML-пайплайнов
• A/B тестирование различных LLM для NLU/NLG компонентов
• Автоматизация переобучения моделей на новых регуляторных данных
• Обеспечение воспроизводимости экспериментов Data Management:
• Создание датасетов для валидации точности
• Active learning для разметки сложных кейсов
• Векторизация документов и семантический поиск

Необходим интерес к даной сфере разработок