Mid/Senior AI LLM Engineer

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

Инженер по LLM в продуктовую AI-команду: дообучение и оптимизация self-hosted open-weight моделей для потребительских разговорных продуктов, от подготовки данных и GPU-экспериментов до деплоя и оценки качества.

Задачи

• Дообучать и оптимизировать open-weight LLM для повышения качества диалогов, точности, консистентности и персонализации
• Готовить, чистить и обогащать обучающие датасеты
• Проектировать и внедрять фреймворки оценки, бенчмарки и методики тестирования качества моделей
• Улучшать долговременную память диалога, консистентность личности и контекстную связность
• Развивать мультиязычные разговорные возможности и поддержку нескольких персонажей
• Расследовать сбои моделей и ограничения производительности, корректируя данные, промпты, конфигурации и фильтры
• Проводить GPU-эксперименты по обучению и дообучению, устранять инфраструктурные проблемы
• Применять SFT, LoRA, QLoRA и preference-based методы выравнивания
• Деплоить улучшенные модели в прод, мониторить и итеративно дорабатывать
• Сотрудничать с AI-инженерами, продуктом, веб-разработчиками и DevOps

Требования

• Практический опыт дообучения open-weight LLM и деплоя моделей в прод
• Сильный Python, опыт разработки и поддержки ML-пайплайнов
• Опыт с PyTorch и Hugging Face или аналогичными фреймворками
• Опыт с SFT, LoRA, QLoRA
• Знакомство с DPO или GRPO
• Опыт подготовки датасетов и построения фреймворков оценки
• Опыт GPU-обучения, оптимизации производительности и отладки
• Сильные аналитические навыки и умение проводить эксперименты
• Понимание задач эксплуатации LLM-приложений: качество ответов, консистентность, инференс, мониторинг
• Опыт работы над consumer-facing AI-продуктами
• Готовность работать с минимально ограниченными моделями, включая NSFW-контент и чувствительную модерацию
• Умение работать самостоятельно в удалённом формате и документировать результаты
• Сильные коммуникативные навыки и внимание к деталям

Условия

• Полностью удалённая работа в пределах Европы
• Долгосрочное сотрудничество, предпочтительно B2B
• 20 рабочих дней оплачиваемого отпуска
• Ежемесячная компенсация на медстраховку $100
• Бюджет на оборудование
• Доступ к AI-инструментам разработки
• Поддержка обучения и развития
• Ежегодная встреча команды

Навыки

• Python
• PyTorch
• Hugging Face
• SFT
• LoRA
• QLoRA
• DPO
• GRPO
• LLM
• GPU training