← К каталогу
AR

Artificial Seed

AI Research Engineer (в Бильбао, Испания)

ОфисУровень не указанМосква, Россия3 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение22 мин. назад
Впервые замечена2 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Локация: Бильбао, Испания

Формат: Офисный

Домены: AI, Computer Vision, NLP, Fintech

Команда: PhD, преподаватели университетов, победители олимпиад

Artificial Seed разрабатывает передовые решения на стыке искусственного интеллекта и прикладных технологий, делая фокус на практических задачах, а не только на теоретических исследованиях. Мы работаем в направлениях AI, компьютерного зрения, NLP и финтеха, создавая и внедряя системы, которые решают сложные реальные бизнес-задачи.

Сейчас ищем AI Research Engineer для работы со специализированными языковыми моделями: роль сочетает примерно 50% research и 50% engineering и охватывает весь цикл — от гипотезы и подготовки данных до обучения моделей, экспериментов, оценки результатов и реализации работающего решения.

Чем предстоит заниматься:

  • Обучать и дообучать языковые модели под специализированные задачи;
  • Готовить датасеты и выстраивать evaluation pipelines ;
  • Воспроизводить и адаптировать современные research-подходы ;
  • Проектировать эксперименты, определять метрики и сравнивать результаты;
  • Исследовать поведение моделей, находить ограничения и причины ошибок;
  • Экспериментировать с fine-tuning, prompting и data-centric подходами ;
  • Переводить успешные эксперименты в работающие инженерные решения;
  • Исследовать и применять релевантные open-source решения .

Что мы ищем:

  • Сильная база в Machine Learning и Deep Learning ;
  • Практический опыт с LLM и Transformer-based моделями ;
  • Опыт обучения, fine-tuning или адаптации моделей , а не только работы через API;
  • Уверенное владение PyTorch или аналогичным DL-фреймворком;
  • Понимание полного ML-цикла: данные → обучение → evaluation → итерации ;
  • Умение читать research papers и реализовывать описанные подходы;
  • Опыт самостоятельного проектирования и проведения экспериментов;
  • Сильное математическое и алгоритмическое мышление .

Будет плюсом:

  • Опыт SFT, LoRA/QLoRA, preference optimization, distillation ;
  • Опыт подготовки данных и построения…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / DevOps / RU