Design, build, and maintain production-grade LLM systems
Own the full LLMOps lifecycle: data preparation, fine-tuning, evaluation, deployment, monitoring, and iteration
Build evaluation frameworks to track quality, robustness, and regressions
Work closely with researchers and engineers to productionize research prototypes
Contribute to architecture decisions for agentic systems, RAG pipelines, and hybrid ML + symbolic solutions
We’re looking for a Senior LLMOps Engineer to join an R&D team of an ambitious deep-tech startup with a ~30-person international team and HQ in Tokyo 🇯🇵
The Project
The team is building a natively agentic graph-neuro-symbolic AI system with general capabilities — not just another LLM product, but a foundational AI architecture
The system combines
principles from mathematical category theory
knowledge representation
computational linguistics
The focus is on interpretable, controllable, and safe intelligence, enabling powerful reasoning without turning AI into a black box
This is deep, research-driven work with real production impact
Требования
5+ years of experience in ML / Applied AI
Hands-on experience deploying LLM systems into production
Practical experience with LLMs (open-source or proprietary) in real use cases
Strong understanding of modern LLM stacks: fine-tuning, inference optimization, RAG, agents
Experience with MLOps / LLMOps tooling (evaluation, monitoring, CI/CD for models)
Strong Python skills
familiarity with ML frameworks
Experience with Docker, Kubernetes (or equivalents) and GPU environments
Startup or R&D-heavy background is a strong plus
Fluent conversational English — you’ll work daily in an international team
What’s Offered
16–22M JPY gross per year (≈ $105k–145k gross)
Full relocation to Tokyo with visa sponsorship
High autonomy, low bureaucracy, real ownership
English & Japanese language learning support
Full Japanese social security + additional medical coverage
Up to 25 paid vacation days per year
If you’re excited about deep AI systems, reasoning, and architecture — not just surface-level LLM applications — feel free to DM 📩 @sobolevavalery
ml_data_science_job
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии29 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 29 дней назад
Среди похожихНет данных166 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияТокио, Япониявычитано из текста вакансии
Зарплатане указана
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки нет вовсе
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
telegramОсновная публикация · 2026-01-28
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — t.me.
Признаки мошенничества
Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
SL
Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд