JobPathSalve.Inno Consulting
AI/LLM Engineer (Model Fine-Tuning & Conversational AI)
- Удалённо
- Albania, Andorra, Austria, Belarus, Belgium, Bosnia and Herzegovina, Bulgaria, Croatia, Cyprus, Czechia, Denmark, Estonia, Faroe Islands, Finland, France, Germany, Gibraltar, Greece, Guernsey, Holy See (Vatican City State), Hungary, Iceland, Ireland, Isle of Man, Italy, Jersey, Kosovo, Latvia, Liech
- 5 дн. назад
Ищете опытного AI/LLM инженера для разработки и улучшения диалоговых систем на базе языковых моделей? Присоединяйтесь к международной команде, где вы будете напрямую влиять на качество ИИ-продуктов через обучение и оптимизацию моделей.
О позиции
Компания Salve.Inno Consulting разрабатывает передовые ИИ-продукты на базе открытых языковых моделей и ищет опытного инженера для работы с их обучением и улучшением. Вы будете участвовать во всём жизненном цикле развития моделей — от подготовки данных и тонкой настройки до внедрения в продакшене и постоянного мониторинга качества диалогов.
Условия
- Полностью удалённая работа по всей Европе
- Долгосрочное сотрудничество по договору B2B
- 20 оплачиваемых дней отпуска в год
- Ежемесячная компенсация на здоровье ($100)
- Бюджет на организацию рабочего места
- Доступ к инструментам для ИИ-разработки
- Поддержка профессионального развития
- Годовые встречи команды
Навыки
- Python
- PyTorch
- Hugging Face
- Supervised Fine-Tuning
- Low-Rank Adaptation (LoRA)
- Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA)
- Preference Optimization (DPO/GRPO)
- Model Evaluation Frameworks
- GPU Training Infrastructure
- Multilingual LLM
- Conversational AI
- Open-Weight Models
Сложность отбора
Требуется глубокое понимание методов post-training и опыта работы с GPU-инфраструктурой в продакшене
Оценка JobPathЗарплата по рынку
300 000 – 600 000 ₽ в месяц
Оценка основана на уровнях зарплат для AI-инженеров в Западной Европе с учётом конвертации из евро в рубли
Оценка JobPath по рынку, не предложение работодателяМогут спросить на собеседовании
- Как вы подходите к подготовке данных для fine-tuning языковых моделей?
- Приведите пример сложной проблемы при GPU-тренинге и как вы её решили?
- Как вы оцениваете эффективность изменений после fine-tuning?
- Какие методы preference optimisation вам знакомы и почему они важны?
Прорепетировать это собеседование
Голосовой ИИ-интервьюер задаст вопросы под эту вакансию и разберёт каждый ответ.
Начать бесплатноСохрани похожие вакансии
Новые вакансии с такой должностью будут собираться в кабинете.
Сохранить фильтр