• ML iş axınları üçün CI/CD boru xətlərinin dizaynı və tətbiqi
• Təcrübə mərhələsindən istehsalat mühitinə qədər ML iş axınlarının avtomatlaşdırılması
• ML iş axınlarının orkestrasiyasının qurulması və idarə edilməsi
• Model versiyalaşdırılması, təkraristehsal oluna bilmə (reproducibility) və A/B testləri üçün standartlaşdırılmış yanaşmaların tətbiqi
• Model yerləşdirilməsinin performans, miqyaslana bilmə və xərclərin optimallaşdırılması baxımından təkmilləşdirilməsi
• Məlumatların rezidentlik tələblərinə cavab verən təhlükəsiz və uyğun (compliant) model boru xətlərinin təmin edilməsi
• Həm bulud, həm də on-premises mühitlərdə ardıcıl işləyən monitorinq həllərinin yaradılması
• Qiymətləndirmə, monitorinq və prompt/versiya idarəçiliyi daxil olmaqla LLMOps təcrübələrinin tətbiqi
• LLM-lərin qiymətləndirilməsi və etibarlılığı üçün test çərçivələrinin dizaynı və icrası
• LLM-lərin daxili tətbiqlər və sistemlərlə inteqrasiyasında dəstək
• Ucdan-uca AI həllərinin təqdim edilməsi üçün Data Scientist, Data Engineer və tətbiq komandaları ilə əməkdaşlıq

• TensorFlow, PyTorch və ya scikit-learn kimi ML freymvörkləri ilə işləmə bacarığı
• Python dilində güclü proqramlaşdırma bacarıqları
• Konteynerləşdirmə və orkestrasiya alətləri ilə təcrübə (Docker, Kubernetes)
• CI/CD alətləri ilə tanışlıq (məs., GitLab CI/CD, GitHub Actions)
• Bulud platformaları üzrə anlayış
• ML iş axınlarının orkestrasiya alətləri ilə praktik təcrübə (məs., Apache Airflow)
• Təcrübələrin izlənməsi və müşahidəedilə bilmə (observability) alətləri ilə təcrübə (məs., MLflow)
• LLM yerləşdirilməsi ilə bağlı çətinliklərin başa düşülməsi (gecikmə, xərclərin optimallaşdırılması, miqyaslama)
• LLM qiymətləndirmə texnikaları və prompt engineering üzrə təcrübə

Üstünlük Verilən İxtisaslar

• LLM fine-tuning, retrieval-augmented generation (RAG) və vektor verilənlər bazaları ilə təcrübə
• ML modellərinin servis edilməsi üçün API-lərin qurulması üzrə təcrübə (məs., FastAPI, Flask)
• AI/ML tətbiqləri üçün frontend interfeyslərinin hazırlanması
• Frontend tətbiqlərini ML modelləri ilə əlaqələndirən middleware komponentlərinin qurulması və saxlanılması
• Telekommunikasiya məlumatları və ya sahəyə xas AI istifadə hallarının işlənməsi üzrə təcrübə