Вакансия из Telegram канала - Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
TL;DR
LLM Engineer (Conversational AI): Сбор обучающих датасетов, fine-tuning и адаптация LLM для ролевых диалогов с акцентом на долгосрочную память, управление контекстом и состояниями персонажей. Focus on построение evaluation pipelines, оценку связности и вовлечённости диалогов, а также оптимизацию inference по latency, throughput и стоимости.
#вакансия
#LLM ENGINEER (CONVERSATIONAL AI) в Pheon
#REMOTE (CET) / КИПР
#Senior
ОБЯЗАННОСТИ:
Сбор и подготовка обучающих датасетов, fine-tuning и адаптация LLM для ролевых диалогов
Проектирование систем долгосрочной памяти, управления контекстом и состояниями персонажей
Построение evaluation pipelines для оценки согласованности персонажей, удержания памяти, связности повествования и вовлечённости пользователей
Оптимизация LLM inference по показателям latency, throughput и стоимости
ТРЕБОВАНИЯ:
Практический опыт LLM fine-tuning (SFT, LoRA, QLoRA, DPO, RLHF)
Опыт проектирования и внедрения RAG-систем
Разработка LLM evaluation pipelines, бенчмарков и метрик качества
Работа с Context / Memory (long-term memory, dialogue state, personalization)
Inference optimization (vLLM, TensorRT-LLM, batching, latency, throughput, GPU cost)
УСЛОВИЯ:
Фиксированная заработная плата в стабильной валюте
Оформление по договору Service agreement в юрисдикции Кипра (не РФ, не РБ)
Полная удалёнка (часовой пояс CET)
Полная автономность и возможность влиять на продукты компании
Сильная международная команда и прямое влияние на рост и масштабирование бизнеса
КОНТАКТЫ: ТГ
#LLM ENGINEER (CONVERSATIONAL AI) в Pheon
#REMOTE (CET) / КИПР
#Senior
ОБЯЗАННОСТИ:
Сбор и подготовка обучающих датасетов, fine-tuning и адаптация LLM для ролевых диалогов
Проектирование систем долгосрочной памяти, управления контекстом и состояниями персонажей
Построение evaluation pipelines для оценки согласованности персонажей, удержания памяти, связности повествования и вовлечённости пользователей
Оптимизация LLM inference по показателям latency, throughput и стоимости
ТРЕБОВАНИЯ:
Практический опыт LLM fine-tuning (SFT, LoRA, QLoRA, DPO, RLHF)
Опыт проектирования и внедрения RAG-систем
Разработка LLM evaluation pipelines, бенчмарков и метрик качества
Работа с Context / Memory (long-term memory, dialogue state, personalization)
Inference optimization (vLLM, TensorRT-LLM, batching, latency, throughput, GPU cost)
УСЛОВИЯ:
Фиксированная заработная плата в стабильной валюте
Оформление по договору Service agreement в юрисдикции Кипра (не РФ, не РБ)
Полная удалёнка (часовой пояс CET)
Полная автономность и возможность влиять на продукты компании
Сильная международная команда и прямое влияние на рост и масштабирование бизнеса
КОНТАКТЫ: ТГ
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник -
