- Страна
- Южная Корея
Middle / Strong Middle NLP / LLM Engineer
Оценка ИИПривлекательная вакансия в перспективной области LLM с возможностью релокации в Южную Корею. Компания предлагает работу с современным стеком технологий и поддержку визовых вопросов, что делает предложение очень сильным для Middle-специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области современных LLM-фреймворков (LangChain, LlamaIndex) и инфраструктуры RAG. Высокая планка задается необходимостью работы в международной среде на английском языке и возможным переездом в Южную Корею.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата не указана, но для позиции Middle NLP Engineer в Южной Корее рыночный диапазон составляет от 4500 до 7000 USD в месяц в зависимости от опыта и бонусов. Учитывая специфику LLM, предложение должно быть в верхней части рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
#vacancy #jobs #вакансия #nlp #llm #machinelearning #ai #incheon #southkorea #fulltime
Position: Middle / Strong Middle NLP / LLM Engineer
Location: Incheon, South Korea | On-site / Hybrid
Company: HaaS Platform
Employment: Full-time
Salary: Competitive, discussed individually
MIDDLE / STRONG MIDDLE NLP / LLM ENGINEER
Incheon, South Korea | Full-time | On-site / Hybrid
About the Role:
We are looking for a Middle / Strong Middle NLP / LLM Engineer to develop production AI solutions across RAG, LLM applications, AI assistants, document processing and multilingual NLP, working closely with senior engineers.
Key Responsibilities:
-Develop and improve RAG applications: chunking, embeddings, retrieval and reranking.
-Build LLM workflows and agents with LangChain, -LangGraph, LlamaIndex, CrewAI or similar.
-Develop query rewriting, intent classification, routing and structured extraction.
-Integrate LLM APIs/models into production systems.
-Work with OpenAI, Gemini, Hugging Face and PyTorch.
-Contribute to SFT, LoRA, QLoRA, PEFT and LLM evaluation.
-Work with OCR, PDF/DOCX, STT and conversational memory.
-Build APIs with Python / FastAPI and work with Docker, Git, testing and CI/CD.
-Monitor and improve model quality, latency and cost.
-Take ownership of individual features/components with senior-engineer mentorship.
Requirements:
-2–4 years in NLP / ML / Information Retrieval / Applied AI.
-Strong Python skills.
-Hands-on experience with LLM / RAG / AI-agent applications.
-Understanding of transformers, embeddings, prompting, retrieval, chunking and reranking.
-Experience with LangChain / LangGraph / LlamaIndex / CrewAI.
-Experience with Qdrant / Pinecone / Milvus / Weaviate / Elasticsearch.
-Experience with OpenAI / Gemini / Hugging Face and familiarity with PyTorch.
-Understanding of LLM evaluation and hallucination mitigation.
-FastAPI, REST, Docker, Git.
-Multilingual NLP is a plus.
-Professional English.
Nice to Have: SFT / LoRA / QLoRA / PEFT; BM25 / RRF; RAGAS / DeepEval / LangSmith / Langfuse; OCR/STT; Graph RAG; vLLM/TGI/Triton; GPU optimization.
-Korean is a plus.
Visa and relocation support may be available.
*📩* Interested? Contact: Откликнуться
Вакансии от @it_vacancy_relocation
*⚠️ВНИМАНИЕ⚠️* Если вас просят выполнить ЛЮБЫЕ действия с вашим iCloud - выйти из вашего аккаунта/зайти под другим аккаунтом ИЛИ продиктовать код/смс, прислать запись экрана ИЛИ выполнить другие странные действия — не отвечайте и сразу жалуйтесь на вакансию. Это мошенник.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- NLP
- LLM
- Python
- RAG
- LangChain
- LangGraph
- LlamaIndex
- CrewAI
- PyTorch
- FastAPI
- Docker
- Qdrant
- Pinecone
- Milvus
- Weaviate
- ElasticSearch
- Hugging Face
- OpenAI
- Git
- CI/CD
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта оптимизации поиска в RAG-системах.
Какие стратегии чанкинга и реранкинга вы использовали для улучшения качества ответов в RAG-приложениях?
Оценка навыков работы с современными агентными фреймворками.
В чем, по вашему опыту, основные различия между LangChain и LangGraph при построении сложных AI-агентов?
Проверка понимания проблем галлюцинаций и методов их контроля.
Какие инструменты и метрики (например, RAGAS или DeepEval) вы применяете для оценки качества работы LLM и борьбы с галлюцинациями?
Оценка знаний в области эффективного дообучения моделей.
Можете ли вы объяснить процесс настройки SFT с использованием PEFT/LoRA и в каких случаях это предпочтительнее использования готовых API?
Проверка навыков работы с векторными хранилищами.
Как вы выбираете между различными векторными БД (Qdrant, Pinecone, Milvus) для конкретного проекта?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
