Senior Machine Learning Engineer (LLM/RL)

Описание роли

На позиции Senior Machine Learning Engineer (LLM/RL) вы возглавите разработку и масштабирование GenAI-моделей для молекулярного дизайна и создания новых лекарств. Вы будете проектировать и оптимизировать высокопроизводительные конвейеры обучения трансформеров в средах с несколькими GPU и узлами (multi-GPU, multi-node), внедрять методы обучения с подкреплением (RLHF, PPO, DPO, RLOO) для повышения качества генерации и предсказания свойств молекул, а также адаптировать модели под специфические задачи биоинформатики и вычислительной химии. В задачи также входят автоматизация ETL-пайплайнов биомедданных, организация CI/CD процессов для непрерывного обучения и развертывания моделей через Docker и AWS SageMaker, планирование экспериментов, разработка reward functions, контроль воспроизводимости и представление результатов англоязычной команде и руководству. Идеальный кандидат имеет глубокие знания PyTorch, Hugging Face Transformers, DeepSpeed, vLLM и практический опыт работы с распределёнными вычислениями и контейнеризацией.

Уникальность вакансии

* Работа в международной HealthTech компании с собственной AI-платформой и более 40 API-интерфейсами для biodesign.
* Участие в полном цикле разработки лекарств: от генерации молекул до предклинических исследований.
* Доступ к современным вычислительным кластерам на базе NVIDIA DGX и AWS, гибкий график после испытательного срока.
* Поддержка релокации в Абу-Даби, пакет адаптации и курсов английского языка.
* Регулярные внутренние хакатоны и возможность публикаций в ведущих научных журналах.

О компании

Компания — инновационный лидер в области HealthTech/MedTech, комбинирующий фармацевтику и искусственный интеллект для ускорения исследований и разработок. Мы смогли внедрить AI-модели в процессы синтеза соединений, что сократило время на discovery phase на 30%. Наш офис в Абу-Даби оборудован современными лабораториями, комфортными рабочими зонами, фитнес-центром и кафетерием. Мы ценим междисциплинарное сотрудничество, открытые коммуникации и постоянное профессиональное развитие сотрудников через участие в конференциях и внутренних обучающих программах.