ml инженер для диалогового ИИ

Pheon; United States; Remote; USD 68,000 - 101,000; Full time

Job summary

HireHi ищет специалиста по тонкой настройке LLM для разработки комплексных решений с упором на ролевые диалоги и персонализацию. Вы будете работать в международной команде над системами памяти и управления контекстом, а также над конвейерами оценки качества генерации.

От вас требуется опыт в SFT/LoRA/QLoRA/DPO/RLHF, проектировании RAG и оптимизации затрат на GPU. Удалённая работа, гибкая координация с CET-часами, влияние на продукт и рост компании.

Qualifications

• Практический опыт тонкой настройки LLM: SFT, LoRA, QLoRA, DPO, RLHF.
• Опыт проектирования RAG-систем и конвейеров оценки.
• Опыт разработки конвейеров оценки LLM, бенчмарков и метрик качества.
• Опыт работы с контекстом и памятью: долгосрочной памяти, состояниями диалога и персонализации.
• Опыт оптимизации вывода: задержка, пропускная способность, затраты на GPU.

Responsibilities

• Собирать и готовить обучающие датасеты, выполнять тонкую настройку и адаптацию LLM для ролевых диалогов
• Проектировать системы долгосрочной памяти, управления контекстом и состояниями персонажей
• Строить конвейеры оценки согласованности персонажей, удержания памяти, связности повествования и вовлечённости пользователей
• Оптимизировать вывод LLM по задержке, пропускной способности и стоимости

Skills

LLM fine-tuning

RAG systems design

LLM evaluation pipelines

Memory/context management

GPU optimization

Model inference optimization

Education

Advanced degree in ML/CS

Tools

vLLM

TensorRT-LLM

Job description

Описание: Описания нет

Задачи:

• Собирать и готовить обучающие датасеты, выполнять тонкую настройку и адаптацию LLM для ролевых диалогов
• Проектировать системы долгосрочной памяти, управления контекстом и состояниями персонажей
• Строить конвейеры оценки согласованности персонажей, удержания памяти, связности повествования и вовлечённости пользователей
• Оптимизировать вывод LLM по задержке, пропускной способности и стоимости

Требования:

• Практический опыт тонкой настройки LLM: SFT, LoRA, QLoRA, DPO, RLHF
• Опыт проектирования и внедрения RAG-систем
• Опыт разработки конвейеров оценки LLM, бенчмарков и метрик качества
• Опыт работы с контекстом и памятью: долгосрочной памятью, состояниями диалога и персонализации
• Опыт оптимизации вывода: vLLM, TensorRT-LLM, пакетная обработка, задержка, пропускная способность, затраты на GPU

Условия:

• Оформление по договору Service agreement в юрисдикции Кипра (не РФ, не РБ)
• Полная удалёнка с часовым поясом CET
• Полная автономность и возможность влиять на продукты компании
• Сильная международная команда, прямое влияние на рост и масштабирование бизнеса