ML-инженер / LLM Developer

ИТ-компания с международными ИИ-проектами ищет опытного ML-инженера, который готов перехватить управление и продолжить развитие LLM-платформы после ухода ведущего разработчика.

Мы не ищем просто специалиста. Мы ищем инициативного профессионала, который способен разобраться в существующем ML-хаосе (да, в коде есть боль), собрать его в систему и повести её вперёд.

Что вам предстоит

• Перехватить стек после ухода ведущего ML-инженера: коды, модели, веса, датасеты, DeepSpeed-конфиги, кастомные скрипты, авторские алгоритмы, исследования.

• Воспроизвести эксперименты, связанные с:

  • объединением весов после распределённого обучения;

  • кастомными loss-функциями;

  • настройками self-attention и scheduler'ов

  • полное обучение LLM моделей.

• Настроить/доработать пайплайны обучения LLM (Qwen, GPT, Open-Sora, Mistral, LLaMA и др.).

• Работать вj dpfbvjltqcndbb с ML-Ops (кластер, шарды, ресурсы) и начать формировать ML-инфраструктуру.

• (Постепенно) предложить шаги по превращению этого всего d платформу.

О вас

• Уверенный ML-инженер с опытом обучения LLM с нуля или дообучения больших моделей.

• Отличное знание PyTorch, HF Transformers, DeepSpeed / DDP, FSDP.

• Навыки “первичной археологии”: разобраться в чужом коде, где нет документации и скрипты называются final_final_but_not_this_one.py.

• Способность взять ответственность и работать автономно.

• Желание строить ИИ-инфраструктуру, а не просто “написать код и уйти”.

Что предлагаем

• Влияние на архитектуру всей ИИ-платформы.

• Свободу действий — нужен человек, который будет инициатором, а не исполнителем.

• Международные партнёры (RU/CN/SG), open-source + прикладные задачи.

• Зарплата не ниже рынка для соответствующих кандидатов.

• Возможность гибридной работы. На старте — желательно присутствие в офисе.

Если вы устали от “стерильных проектов”, где всё давно решено — добро пожаловать туда, где решения придётся принимать самому.