AI ინჟინერია

დაეხმარები გუნდს აგენტური (agentic) არქიტექტურის კომპონენტების დახვეწასა და ტესტირებაში, მათ შორის LangGraph-ისა და MCP-ის გამოყენებით

ჩაერთვები LLM-ზე დაფუძნებული სისტემების შეფასების (evaluation) პროცესში - შეიმუშავებ შეფასების მიდგომებს და გააანალიზებ შედეგებს

გაეცნობი, როგორ მოწმდება AI მოდელების პასუხების ხარისხი, სისწორე და უსაფრთხოება

იმუშავებ ხმის ტექნოლოგიებზე - Speech-to-Text (STT) და Text-to-Speech (TTS)

იმუშავებ პრომფტების ოპტიმიზაციაზე, დიალოგური სცენარების ტესტირებასა და ხარვეზების იდენტიფიცირებაზე

ითანამშრომლებ სხვადასხვა ბიზნეს და ტექნიკურ გუნდთან და გაიღრმავებ ცოდნას AI ეკოსისტემის შესახებ

ხარ ბაკალავრის მე-3 ან მე-4 კურსის სტუდენტი ან კურსდამთავრებული

გაქვს LLM-ებთან (მაგ. OpenAI, Anthropic Claude ან სხვა) მუშაობის საბაზისო ცოდნა

იცნობ აგენტური (agentic) სისტემების არქიტექტურას და ისეთ ტექნოლოგიებს, როგორიცაა LangGraph ან MCP

გაქვს ზოგადი წარმოდგენა LLM/AI სისტემების შეფასების (evaluation) მიდგომებზე

გაინტერესებს ხმის ტექნოლოგიები - Speech-to-Text და Text-to-Speech

დამატებით, ამ მიმართულებით დაგჭირდება Python-ისა და SQL-ის საბაზისო დონეზე ცოდნა