Название: ML Team Lead (Sophea AI)
Компания: KIEFER
Местоположение: Афины / Гибридный / Удаленный
О компании:
KIEFER создает интегрированную экосистему ИИ в Греции. От инфраструктуры возобновляемой энергетики и систем ИИ до робототехники и корпоративных приложений — мы объединяем технологии, которые питают интеллектуальное будущее Европы. Основанная в 2014 году, KIEFER реализовала энергетические проекты на сумму более 600 МВт и в настоящее время разрабатывает суверенную инфраструктуру ИИ, корпоративные продукты ИИ и физические системы ИИ для Греции и Юго-Восточной Европы.
О роли:
Мы ищем ML Team Lead, который присоединится к Kiefer Tech и возглавит нашу команду ML Engineering.
В этой роли вы будете руководить разработкой и постоянным совершенствованием Sophea AI, нашей крупной языковой модели, ориентированной на Грецию. Вы будете работать над обучением LLM, дообучением, ASR, оптимизацией инференса, валидацией моделей и производственными ML-системами.
Помимо самой модели, вы поможете сформировать функцию ML Engineering в Kiefer Tech: определить четкие зоны ответственности, укрепить рабочие процессы команды, повысить технические стандарты и обеспечить реализацию сложных ML-инициатив с подотчетностью, ясностью и сильным исполнением.
Что вы будете делать:
- Возглавлять команду ML Engineering, работающую над Sophea AI, и устанавливать четкое техническое направление для ее развития
- Отвечать за реализацию в рамках основных ML-направлений, включая обучение LLM, дообучение, ASR, оптимизацию инференса, валидацию моделей и производственные ML-системы
- Создать более сильную операционную модель для ML-функции: улучшить рабочие процессы, уточнить зоны ответственности, укрепить процесс принятия решений и устранить препятствия для исполнения
- Преобразовать ML-дорожную карту в четкие приоритеты, подотчетные рабочие направления и измеримые результаты, соответствующие целям продукта и бизнеса
- Менторить ML-инженеров, развивать возможности команды и внедрять более сильные инженерные практики, инструменты и исследовательские подходы в повседневную работу команды
Что вам понадобится:
- Подтвержденный опыт руководства командами ML Engineering или сложными ML-направлениями в высокопроизводительных, быстроразвивающихся средах
- Глубокий технический опыт в области LLM, ASR и производственных ML-систем, включая предварительное обучение, обучение с нуля, дообучение, обучение с подкреплением, валидацию моделей и улучшение производительности
- Глубокое понимание оптимизации инференса, квантования моделей и фреймворков для обслуживания, таких как vLLM, SGLang, NVIDIA Triton, NVIDIA Dynamo или аналогичные инструменты
- Способность привнести структуру в неопределенные среды: уточнять зоны ответственности, улучшать рабочие процессы и управлять исполнением в рамках нескольких ML-направлений
- Высокая степень самостоятельности, сильные коммуникативные навыки и способность следить за текущими исследованиями в области ИИ и преобразовывать соответствующие инструменты, методы и тенденции в практику команды
Желательно:
- Опыт работы с MLOps-инфраструктурой, конвейерами обслуживания моделей, управлением GPU-нагрузками и отслеживанием экспериментов
- Вклад в проекты ML с открытым исходным кодом или опубликованные исследования в области ИИ/ML
- Знакомство с системами инференса в реальном времени или событийно-ориентированными ML-архитектурами
Что есть для вас:
- Компенсация: высококонкурентный пакет, соответствующий ориентирам для талантов в области ИИ в Европе и США
- Влияние: руководящая роль с высоким уровнем воздействия и реальным влиянием на функцию ML Engineering в Kiefer Tech
- Формат работы: возможность удаленной работы с поддержкой при переезде для кандидатов, готовых работать в нашем офисе в Афинах
- AI-native среда: реальные задачи в области LLM, ASR, GPU-нагрузок и разработки продвинутых продуктов ИИ
- Экосистема NVIDIA: доступ к соответствующим конференциям, сертификациям, внутреннему обмену знаниями и передовой ИИ-инфраструктуре благодаря стратегическому сотрудничеству Kiefer
- Культура: инженерия на первом месте, высокая степень самостоятельности, низкий уровень бюрократии и пространство для формирования значимых продуктов ИИ
