Machine learning engineer for LLMs

Bluebird; Deutschland; Vor Ort; EUR 90.000 - 185.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

20% бонус

Zusammenfassung

Bluebird ищет ML-инженера для активной разработки языковых моделей и их внедрения в продакшн. Вы будете заниматься продолжительным претрейнингом и тонкой настройкой LLM на крупных внутренних данных и обеспечением качества датасетов.

Требуется опыт руководства командами ML-инженеров, работа с распределёнными кластерами (H200, DeepSpeed, Megatron-LM) и глубокие знания Python и PyTorch. Ожидается высокий уровень ответственности и ориентация на бизнес-результат.

Qualifikationen

• Не менее 7 лет опыта в ML-инженерии и развёртывании моделей в продакшене.
• Опыт обучения и доводки языковых моделей (LLMs) на крупных данных.
• Глубокие знания Python и PyTorch, включая оптимизацию распределённых вычислений.
• Опыт технического лидерства и наставничества инженеров.

Aufgaben

• Проводить continue pre-training и тонкую настройку LLM на крупных внутренних наборах данных.
• Развивать и оптимизировать распределённое обучение на multi-node кластерах (H200, DeepSpeed, FSDP).
• Вести архитектурные решения, ревью кода и менторство ML-инженеров.

Kenntnisse

Python

PyTorch

LLM training

Distributed training

Technical leadership

Tools

DeepSpeed

Megatron-LM

NCCL

Transformers

Accelerate

Jobbeschreibung

Описание

This isn't another ML role where you're calling other models, you'll be actively training the language models that millions of people use when they shop online. This AI team does more than call APIs. It does continued pre-training on 100B+ tokens of its own data, fine-tunes models, and puts them into production on its own GPU cluster.

Задачи

• Train LLMs with continued pre-training and full fine-tuning on large proprietary datasets
• Build and optimise distributed training on multi-node H200 clusters (DeepSpeed, FSDP, Megatron-LM)
• Own data at scale: filtering, deduplication, quality and data mixtures for corpora of 100B+ tokens
• Generate synthetic data for instruction tuning, and build the evaluation frameworks that guide decisions
• Lead the technical work: make architecture decisions, review code and mentor ML engineers

Требования

• 7+ years in ML engineering. You have trained language models and put them into production yourself (LLMs, encoders or embedding models)
• Hands-on experience with multi-node training. You know how to fix loss spikes, NCCL timeouts and slow throughput
• Expert in Python and PyTorch (Transformers, Accelerate, DeepSpeed)
• Experience as a technical lead. You make others better and focus on results for the business

Будет плюсом

• DPO/GRPO/RLHF, vLLM and distillation, papers at NeurIPS/ICML/ACL/EMNLP, or models and PRs on Hugging Face

Условия

€90k–185k base + 20% bonus