Senior LLM-Engineer

8,000 - 15,000 USD
На 30% больше рынка

Описание роли

В роли Senior LLM-Engineer вы будете отвечать за fine-tuning LLM и эксперименты с передовыми методами обучения больших языковых моделей: SFT, DPO, PPO, GRPO и RLHF. Ваша ключевая задача — адаптировать и дообучать pre-trained модели для широкого спектра прикладных задач: генерация текста, обогащение данных и предиктивная аналитика. Вы начнёте с анализа бизнес-требований, далее займётесь сбором и очисткой высококачественных датасетов, подберёте оптимальные архитектуры и скорректируете гиперпараметры, а затем интегрируете решения в продакшен. Особое внимание будет уделено Behavior Cloning, Knowledge Distillation и адаптации через PEFT-адаптеры. Эта роль идеально подходит специалистам с глубоким пониманием теории NLP, трансформеров и навыками коммерческой разработки end-to-end.

Уникальность вакансии

• Полный цикл разработки: от анализа бизнес-кейсов до масштабного продакшена.
• Динамика стартапа: быстрые решения, минимум бюрократии и возможность внедрять собственные идеи.
• Топ-команда AI-энтузиастов и учёных: обмен знаниями и совместные исследовательские публикации.
• Гибкий график и полностью удалённая работа без привязки к офису.
• Конкурентная зарплата в диапазоне $8 000–15 000 по результатам собеседования.

О компании

HighSky — быстрорастущий стартап в области AI и аналитики. Мы создаём решения для генерации текста, аудио и видео, обогащения данных и предиктивной аналитики, используя самые современные методы машинного обучения. Наша миссия — предоставить бизнесу инструменты на базе LLM для повышения эффективности и автоматизации. Ценим честность, открытость и результативность: у нас нет «больших начальников», а принятие решений происходит горизонтально. Мы стимулируем сотрудников к профессиональному росту через совместные исследования, участие в хакатонах и внутренние обмены опытом.

Оценка вакансии
7 / 10
Вакансия Senior LLM-Engineer в HighSky предлагает конкурентную зарплату до $15 000 и полностью удалённый формат работы. Инженеру предстоят разнообразные задачи: fine-tuning LLM, эксперименты с RLHF и интеграция моделей в продакшен. Горизонтальная структура и топ-команда обеспечивают отличные перспективы роста.
Опубликовано:

Будьте в курсе новых вакансий

Подпишитесь на наш Telegram-канал