Senior Machine Learning Engineer - LLM/RL

Навыки

• AI-инструменты в работе
• CI/CD
• Docker
• Дообучение моделей
• Медицина и фарма
• Лидерство
• LLM

О компании и продукте

• Компания является end-to-end фармацевтической/биотехнологической, работающей на основе искусственного интеллекта. Ключевая миссия — ускорять открытие и разработку новых лекарств, используя быстро развивающуюся, собственную платформу и модели в областях биологии, химии и клинических исследований. В настоящий момент я в поиске Senior ML Engineer'а (LLM/RL) для создания и масштабирования GenAI-моделей в рамках задач области молекулярного дизайна.
• Офис в Абу-Даби (обязательная релокация после испытательного периода).
• Вакансия: Senior Machine Learning Engineer - LLM/RL

Задачи

• разрабатывать и масштабировать процессы тонкой настройки (fine-tuning) больших языковых моделей (LLM) с помощью обучения с подкреплением, включая такие методы, как RLVR/RLHF
• создавать и оптимизировать высокопроизводительные конвейеры обучения трансформеров в средах с несколькими GPU и узлами (multi-GPU, multi-node)
• адаптировать модели для решения специфических задач в области дизайна молекул и разработки лекарств, таких как генерация молекул и предсказание их свойств
• руководить планированием экспериментов, отслеживать ключевые метрики, а также представлять результаты и выводы в виде презентаций и/или публикаций
• Образование
• Магистр наук (M.S.), кандидат наук (Ph.D.) или эквивалентный опыт в области компьютерных наук, машинного обучения, вычислительной химии или другой смежной количественной дисциплины
• Обязательные навыки и опыт
• ML: Не менее пяти лет опыта в инженерии машинного обучения
• трансформеры: глубокие знания в области обучения и развертывания больших моделей-трансформеров с использованием PyTorch
• алгоритмы обучения с подкреплением (RL): Практический опыт работы с такими методами, как PPO/DPO/RLOO/GRPO, и другими related policy gradient and preference-based optimization методами оптимизации на основе предпочтений и градиента политики
• масштабируемые конвейеры обучения: владение техниками параллелизма данных, моделей, контекста и конвейера (data, model, context, and pipeline parallelism)
• интеграция reinforcement функции: практический опыт разработки разнообразных функций вознаграждения (reward functions) и моделей вознаграждения (reward models)
• инструменты/архитектура/технологии: отличное знание Python, а также опыт использования Hugging Face Transformers, TRL/RLlib/verl, DeepSpeed, vLLM, Docker, Sagemaker и процессов CI/CD

Будет плюсом

• уровень Senior: не менее двух лет на позиции старшего специалиста
• владение математическими пакетами: MATLAB, MATHCAD, MATEMATICA
• разработка лекарств и молекулярный дизайн: Бэкграунд в области химии, хемоинформатики, структурной биологии или опыт работы с генеративными моделями для молекул
• генеративные модели: знание диффузионных моделей, flow-based моделей и других генеративных моделей
• научное лидерство: наличие публикаций в области машинного обучения
• Если есть попадание/вы знаете того, кто может иметь необходимый опыт и сферу интересов - пожалуйста, присылайте CV и контакты мне в тг @katyapunk 🙂

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.