Senior ML Engineer - Scalable LLM Platforms

HireHi; Greater London; On-site; GBP 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

Apple ищет опытного ML‑инженера в Лондон для разработки и развёртывания LLM‑систем, их обучения, калибровки и внедрения в масштабируемые продукты на Python, Swift и Java. Экспертиза в RLHF/LoRA и оценке моделей обязательна; вы будете устанавливать инженерные стандарты и работать в кросс‑функциональной команде.

Кандидаты должны иметь мощный опыт разработки ML‑пайплайнов, а также умение проектировать продакшн‑инфраструктуру и участвовать в создании пользовательских решений на глобальном уровне.

Qualifications

• Обширный практический опыт ML-инжиниринга с выпущенными ML‑продуктами.
• Практика тонкой настройки LLM, выравнивания и кастомизации (RLHF, LoRA, QLoRA).
• Сильное владение Python, Swift и Java.
• Опыт построения и эксплуатации ML‑пайплайнов в облаке или on‑prem.

Responsibilities

• Ведение разработки и продакшн‑постановки LLM‑систем от upstream‑обучения до развёртывания.
• Проектирование и внедрение фреймворков оценки моделей по качеству, безопасности и стоимости.
• Архитектура инференс‑инфраструктуры и оптимизация моделей.
• Разработка стратегий кастомизации и обучения моделей, включая prompt‑engineering и retrieval‑augmented generation.
• Создание end‑to‑end AI‑продуктов и фич на Swift, Java и Python.
• Установка стандартов разработки, тестирования и CI/CD для пайплайнов.
• Сотрудничество с исследованиями, продуктом и дизайном для масштабируемых решений.
• Менторство инженеров ML и развитие исследовательской культуры.

Skills

ML engineering

LLM fine-tuning

RLHF & LoRA

Prompt optimization

Python proficiency

Swift proficiency

Java proficiency

Tools

Python

Swift

Java

Job description

Apple ищет опытного ML‑инженера в Лондон для разработки и развёртывания LLM‑систем, их обучения, калибровки и внедрения в масштабируемые продукты на Python, Swift и Java. Экспертиза в RLHF/LoRA и оценке моделей обязательна; вы будете устанавливать инженерные стандарты и работать в кросс‑функциональной команде.

Кандидаты должны иметь мощный опыт разработки ML‑пайплайнов, а также умение проектировать продакшн‑инфраструктуру и участвовать в создании пользовательских решений на глобальном уровне.