Lead ML Engineer
Оценка ИИВысокий балл за работу с передовыми технологиями (LLM 1T+), удаленный формат и привлекательный пакет бонусов, включая опционы и wellness-дни. Позиция предлагает четкий путь роста до Head of ML.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует исключительной экспертизы в оптимизации инференса сверхбольших моделей (1T+ параметров) и глубокого понимания архитектуры GPU. Сочетание навыков технического лидерства и глубокого прикладного ML делает эту позицию крайне сложной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Lead ML Engineer в международном стартапе с фокусом на LLM, предлагаемые условия (включая опционы и бонусы) соответствуют верхнему сегменту рынка. Рыночные медианы для таких ролей в США и Европе значительно выше локальных, учитывая дефицит специалистов по инференсу больших моделей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Lead ML Engineer / Joi AI *✅*
Remote
Joi AI — платформа AI-компаньонов, развивающая эмоционально интеллектуальные ИИ-модели. Ищем ведущего ML-инженера для оптимизации LLM и технического руководства командами NLP и CV.
Задачи
- Оптимизация и масштабирование LLM-инференса (SGLang, vLLM, TensorRT-LLM).
- Работа с моделями до 1T+ параметров и распределённой GPU-инфраструктурой.
- Обучение и дообучение LLM, развитие AI-агентов.
- Техническое руководство ML-инженерами и определение технической стратегии.
Требования
- Production-опыт оптимизации LLM-инференса.
- Знание распределённых вычислений, MoE, KV-cache, квантования и GPU-профилирования.
- Опыт обучения LLM и постобучения (RLHF/DPO).
- PyTorch, Transformers, Python.
- Техническое лидерство и готовность писать код самостоятельно.
- Продвинутый английский или русский.
Будет плюсом: CUDA/Triton, мультимодальные модели, open-source вклад, научные публикации.
Условия
- Полностью удалённая работа, полная занятость.
- Возможность получить долю в компании и вырасти до Head of ML.
- 28 дней отпуска + 7 wellness-дней.
- Медицинская поддержка до $1 000 в год или страховка.
- Компенсация рабочего места, обучения и конференций.
Читать подробнее:
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- LLM
- NLP
- Computer Vision
- SGLang
- vLLM
- TensorRT-LLM
- GPU
- MOE
- KV-cache
- Quantization
- RLHF
- DPO
- PyTorch
- Transformers
- Python
- CUDA
- Triton
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с высоконагруженным инференсом.
Какие стратегии оптимизации KV-cache вы использовали для моделей с длинным контекстом и как это влияло на пропускную способность?
Оценка навыков работы с распределенными системами.
Расскажите о вашем опыте настройки Pipeline Parallelism и Tensor Parallelism для моделей масштаба 1T+ параметров.
Проверка понимания современных методов дообучения.
В чем основные отличия и сложности при внедрении DPO по сравнению с классическим RLHF в продакшн-среде?
Оценка навыков профилирования и низкоуровневой оптимизации.
Как вы подходите к поиску узких мест в GPU-инференсе? Использовали ли вы Triton или кастомные CUDA-кернелы для ускорения специфических слоев?
Проверка лидерских качеств.
Как вы балансируете между написанием кода и стратегическим планированием, и как вы выстраиваете процессы код-ревью в ML-команде?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
