Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Mobile ML Engineer (LLM, Edge AI)
Уникальная вакансия в сфере cutting-edge технологий (Edge AI). Работа с LLM на устройствах — это горячий тренд, предлагающий сложные инженерные вызовы и работу с новейшим железом.
Сложность вакансии
Роль требует редкого сочетания навыков в области глубокого обучения и мобильной разработки, а также глубокого понимания аппаратных ограничений смартфонов. Оптимизация LLM под NPU и работа с квантизацией — это задачи высокого уровня сложности.
Анализ зарплаты
В вакансии не указана зарплата, однако для специалистов уровня Senior в области Mobile ML на международном и российском рынках вилки обычно начинаются от 400 000 рублей и выше из-за дефицита кадров. Данная позиция предполагает высокую квалификацию, что должно соответствовать верхним границам рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Если вы хотите быть на острие технологий и запускать LLM локально на смартфонах, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#vacancy#AI#MobileAI#EdgeAI#LLM#iOS#Android
Mobile ML Engineer (LLM, Edge AI) / Remote
О компании и проекте
Команда делает AI, который работает прямо на телефоне пользователя.
Большие языковые модели запускаются локально на iOS/Android - без облака, без задержек и без перегрева устройства.
Стек Edge AI, LLM, CoreML, TFLite, ExecuTorch, llama.cpp, quantization, mobile inference
Почему стоит рассмотреть
• Настоящий челлендж — встроить AI в обычный смартфон, открывая эру персональных AI на устройстве
• Реальный cutting-edge: on-device AI / edge ML
• Работа с реальным железом (iPhone, Snapdragon, NPU)
• Глубокая оптимизация моделей под ограничения устройства
Пригодится
• В идеале - опыт с on-device / mobile / edge AI и запуск моделей на iPhone / Android
• Квантизация моделей (INT4 / INT8 / GGUF)
• ExecuTorch / llama.cpp / MLC-LLM / CoreML / TFLite
• Понимание mobile hardware (ANE, Snapdragon, NPU)
Отклик и вопросы в тг Откликнуться.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Edge AI
- LLM
- CoreML
- TFLite
- ExecuTorch
- llama.cpp
- Quantization
- Mobile Inference
- iOS
- Android
- NPU
- MLC-LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы моделей на мобильных устройствах.
Какие основные проблемы возникают при запуске LLM на мобильных устройствах и как вы предлагаете их решать (память, перегрев, задержки)?
Оценка практического опыта в оптимизации весов моделей.
Расскажите о вашем опыте работы с квантизацией (INT4/INT8). Какие форматы (GGUF, EXL2) вы предпочитаете для Edge AI и почему?
Проверка знания мобильных фреймворков.
В чем ключевые различия между использованием CoreML для iOS и ExecuTorch для кроссплатформенной разработки?
Оценка понимания аппаратной части.
Как эффективно использовать NPU и Apple Neural Engine для ускорения инференса, не блокируя при этом основной поток приложения?
Проверка навыков работы с конкретными инструментами.
Был ли у вас опыт работы с llama.cpp или MLC-LLM? Какие оптимизации в этих библиотеках наиболее критичны для мобильного инференса?
Похожие вакансии
AI Engineer (Agents)
Python разработчик (Senior)
AI Engineer/Senior ML Engineer
AI-разработчик / вайбкодер
Middle+ / Senior AI Developer — генерация визуального контента
AI Automation разработчик
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!