מגייסים NLP Engineer לצ'אטבוט ארגוני? המדריך המלא

בעולם שבו כל ארגון רוצה "ChatGPT משלו", הביקוש למהנדסי NLP (עיבוד שפה טבעית) שובר שיאים. אבל איך יודעים מי באמת מבין עניין ומי סתם יודע לכתוב פרומפטים?

RAG או Fine-Tuning? השאלה הראשונה

לפני שאתם מפרסמים משרה, תבינו מה אתם צריכים.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): הטכניקה הנפוצה ביותר היום. חיבור המודל לידע הארגוני שלכם (מסמכים, דוחות) מבלי לאמן אותו מחדש. דורש ידע ב-Vector Databases כמו Pinecone או FAISS.
• Fine-Tuning: אימון מודל קיים על הדאטה הספציפי שלכם. תהליך יקר ומורכב יותר, שמתאים למקרים מיוחדים (כמו ז'רגון משפטי או רפואי מאוד ספציפי).

רוב הסיכויים שאתם צריכים מומחה RAG.

מה לחפש בקורות החיים?

אל תסתנוורו מתארים אקדמיים בלבד. חפשו ניסיון מעשי עם:

1. LangChain / LlamaIndex: הספריות הסטנדרטיות לבניית אפליקציות LLM.
2. OpenAI API / Anthropic / Local LLMs: ניסיון בעבודה עם מודלים שונים (כי לפעמים Llama 3 שרץ לוקאלית עדיף על GPT-4 מבחינת פרטיות).
3. Python: שפת האם של ה-AI.

שאלות לראיון טכני

1. "איך אתה מונע מהבוט להמציא תשובות (הזיות/Hallucinations)?" תשובה טובה תכלול: שימוש ב-RAG, הגבלת ה-Temperature, ושימוש ב-System Prompts קשוחים.
2. "איך היית מתמודד עם מסמכים ארוכים שחורגים מה-Context Window?" תשובה טובה: שימוש ב-Chunking (חלוקת הטקסט לחלקים), Summarization (סיכום), או מודלים עם Context Window רחב.
3. "איך מודדים הצלחה של צ'אטבוט?" לא רק בדיוק התשובות, אלא גם ב-Latency (זמן תגובה) והעלות לכל שאילתה (Cost per Token).

סיכום

גיוס מהנדס NLP הוא השקעה אסטרטגית. מישהו שידע לא רק "לחבר API", אלא לבנות מערכת אמינה, מהירה ובטוחה, הוא הנכס הכי גדול שתוכלו להביא לצוות הפיתוח שלכם.

---