Senior Machine Learning Engineer (LLM/RL)

Описание роли

Senior Machine Learning Engineer (LLM/RL) отвечает за разработку и масштабирование GenAI-моделей в сфере молекулярного дизайна и Drug Discovery. Вы будете погружены в тонкую настройку (fine-tuning) больших языковых моделей (LLM) с применением методов обучения с подкреплением, таких как RLHF, PPO и DPO. Задачи включают создание высокопроизводительных конвейеров обучения трансформеров в мульти-GPU и мульти-нодовых конфигурациях, оптимизацию параллелизма данных и модели, а также разработку кастомных функций вознаграждения и моделей reward models для генерации молекул и предсказания их свойств.

Важная часть роли — планирование экспериментов, мониторинг ключевых метрик и представление результатов команды и руководству. Ожидается активное взаимодействие с англоязычной командой исследователей в офисе, а также участие в публикациях и конференциях.

Уникальность вакансии

* Релокация в Абу-Даби после испытательного срока с полной поддержкой переезда.
* Работа на стыке фармацевтики и искусственного интеллекта в end-to-end биотех-компании.
* Доступ к внутренней AI-платформе с возможностью внедрять передовые подходы в Reinforcement Learning и LLM fine-tuning.
* Использование современных инструментов — PyTorch, Hugging Face Transformers, DeepSpeed, RLlib, vLLM и SageMaker — для построения масштабируемых решений.
* Возможность влиять на стратегические решения в молекулярном дизайне и ускорять вывод новых лекарств на рынок.

О компании

Компания — международная HealthTech/MedTech организация, специализирующаяся на ускорении открытия новых лекарств с помощью AI. Собственная платформа объединяет экспертизу в биологии, химии и клинических исследованиях, позволяя автоматически генерировать молекулы, оценивать их свойства и планировать путь до клинических испытаний. Проекты компании отмечены инвестициями ведущих венчурных фондов и публикациями в профильных журналах. Внутренние ценности — инновации, коллаборация и научная честность. Сотрудники получают доступ к международным конференциям, budget на участие в воркшопах и гибкую программу профессионального развития.