Senior | Staff Software Engineer - AI / ML

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер ML/Research Engineering в Snorkel AI — один из первых участников направления. Задача — сделать генерацию и оценку frontier-данных для AI быстрее, дешевле и строже с помощью ML и LLM.

Задачи

• Снижать стоимость долгосрочной оценки агентов с помощью адаптивной выборки, статистически обоснованной ранней остановки, каскадов моделей, кэширования и cheap-first gating
• Маршрутизировать вызовы eval и judge к самой дешёвой модели, проходящей порог качества, с fallback, мониторингом и атрибуцией затрат
• Дообучать и обслуживать open-weight модели (LoRA и другие parameter-efficient методы), понимая, когда они не дотягивают до frontier-качества
• Строить модели, оценивающие сложность задачи для frontier-систем до запуска rollout
• Создавать golden datasets, измерять точность и калибровку LLM-as-judge и обеспечивать воспроизводимость качества
• Превращать исследовательские прототипы в переиспользуемые конфигурируемые компоненты для инженеров и исследователей

Требования

• 5+ лет создания production ML или software систем с end-to-end ответственностью от прототипа до продакшена
• Практический опыт запуска LLM или ML нагрузок в продакшене и уверенное рассуждение о недетерминированных системах
• Глубокая база в статистике и экспериментах: дизайн экспериментов, проверка гипотез, выборка, доверительные интервалы
• Сильный Python и фундаментальные навыки software engineering: тестирование, code review, проектирование систем
• Опыт проектирования оценок и строгой интерпретации результатов
• Привычка находить высокоэффективные задачи до того, как их назначили, и ясная коммуникация с исследователями, инженерами и бизнес-партнёрами

Условия

• Работа над frontier-задачами: измерение и формирование задач, проверяющих сильнейшие модели мира
• Только AI, без инфраструктурной рутины — каждая задача является открытой ML или LLM проблемой
• Founding impact: участие в определении того, что значит ML engineering в Snorkel, и рост команды
• Видимые результаты: работа напрямую влияет на скорость, качество и стоимость данных для frontier AI
• Компенсация определяется с учётом навыков, квалификации, опыта и геолокации
• Диапазон зарплаты: $208,000—$315,000 USD

Навыки

• Python
• LLM
• ML
• LoRA
• fine-tuning
• model routing
• agentic evals
• statistics
• experiment design
• hypothesis testing
• sampling
• confidence intervals
• testing
• code review
• system design
• open-weight models
• RL environments
• benchmarks