Название: Senior ML Engineer (LLM)
Команда: Engineering
Местоположение: Польша
Тип занятости: FullTime
О компании
KIEFER строит интегрированную экосистему искусственного интеллекта Греции. От инфраструктуры возобновляемой энергетики и систем ИИ до робототехники и корпоративных приложений, мы соединяем технологии, которые питают интеллектуальное будущее Европы. Основанная в 2014 году, KIEFER реализовала энергетические проекты мощностью более 600 МВт и теперь разрабатывает суверенную инфраструктуру ИИ, корпоративные продукты ИИ и физические системы ИИ для Греции и Юго-Восточной Европы.
О роли
Мы ищем старшего инженера машинного обучения (Senior Machine Learning Engineer) для присоединения к Kiefer Tech и усиления нашей команды ML Engineering в Польше.
В этой роли вы будете работать над разработкой и постоянным совершенствованием Sophea AI, расширяя наши возможности LLM для европейских языков, с особым акцентом на польский. Вы будете глубоко вовлечены в предварительное обучение LLM, обучение с нуля, дообучение (fine-tuning), оценку моделей, оптимизацию инференса и производственные ML-системы.
Это практическая инженерная роль для тех, кто уже работал непосредственно с языковыми моделями и понимает, как улучшить их качество, производительность и надежность в реальных производственных средах.
Важно: эта роль требует сильного практического опыта в разработке LLM. Классическое ML, компьютерное зрение, базовый RAG или высокоуровневые инструменты ИИ сами по себе не будут достаточны для этой позиции.
Что вы будете делать
- Работать над Sophea AI, занимаясь обучением LLM с нуля, дообучением (fine-tuning), оценкой и постоянным совершенствованием моделей
- Создавать производственные ML-пайплайны для инференса, обслуживания (serving), развертывания, мониторинга и управления жизненным циклом моделей
- Оптимизировать производительность моделей в производстве, включая задержку (latency), пропускную способность (throughput), экономическую эффективность, квантование (quantization) и использование ресурсов GPU
- Работать с наборами данных, экспериментами, бенчмарками и методами оценки для улучшения качества языковых моделей и производительности в конкретных доменах
Что вам понадобится
- Значительный практический опыт работы с LLM, включая дообучение (fine-tuning), оценку и улучшение производительности
- Сильный опыт в ML engineering, включая Python, PyTorch, Docker и производственные практики ML
- Опыт работы с model serving, оптимизацией инференса, квантованием (quantization), рабочими нагрузками GPU и фреймворками, такими как vLLM, SGLang, NVIDIA Triton, TensorRT, TGI или аналогичными инструментами
- Способность создавать производственные ML-системы, а не только исследовательские прототипы, скрипты, базовые RAG-приложения или высокоуровневые интеграции ИИ
- Владение польским языком на уровне родного
Приветствуется
- Опыт предварительного обучения (pre-training) и обучения (training)
- Опыт работы с ASR-системами, моделями речи или пайплайнами преобразования речи в текст (speech-to-text)
- Опыт работы с неанглийскими языковыми моделями, многоязычными моделями или адаптацией малоресурсных языков
- Опыт работы с MLOps-инфраструктурой, отслеживанием экспериментов, пайплайнами model serving и управлением рабочими нагрузками GPU
- Вклад в open-source ML-проекты или опубликованные исследования в области ИИ/ML
Что есть для вас
- Компенсация: конкурентоспособный пакет, соответствующий отраслевым показателям талантов
- Влияние: практическая роль в работе над Sophea AI, одним из самых амбициозных греческих ИИ-продуктов на рынке
- Формат работы: возможность удаленной работы, с поддержкой при релокации для кандидатов, готовых работать в нашем афинском офисе
- AI-native среда: реальные задачи в области LLM, обучения, дообучения (fine-tuning), оптимизации инференса, рабочих нагрузок GPU и производственных ИИ-систем
- Экосистема NVIDIA: доступ к соответствующим конференциям, сертификациям, внутреннему обмену знаниями и передовой ИИ-инфраструктуре благодаря стратегическому сотрудничеству Kiefer
- Культура: инженерный подход, высокая степень автономии, низкий уровень бюрократии и пространство для создания значимых ИИ-продуктов
