Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Machine Learning Engineer

officeHo Chi Minh, Vietnam, VNСкор 57.5/1004д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
agileawsec2fine-tuninglambdallmpytorchsagemakertensorflow
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
ML Engineer: AWS Agentic AI & Generative AI Location: Ho Chi Minh City, Vietnam Workplace Type: Hybrid About the Role We are seeking a highly skilled and motivated Machine Learning Engineer to join our innovative AI team. In this role, you will be at the forefront of developing cutting-edge Generative AI solutions. You will focus on building agentic AI workflows, fine-tuning Large Language Models (LLMs) using SFT (Supervised Fine-Tuning) and LoRA (Low-Rank Adaptation) techniques, and deploying scalable deep learning models on AWS. The ideal candidate is a problem-solver who thrives in fast-paced environments and is capable of bridging the gap between complex research and production-ready applications. You will play a critical role in shaping our AI strategy and delivering high-impact features to our global user base. Key Responsibilities Design, develop, and deploy agentic AI systems that leverage LLMs to perform complex, multi-step reasoning tasks. Execute Supervised Fine-Tuning (SFT) and implement LoRA techniques to optimize model performance for domain-specific applications. Architect and maintain scalable machine learning pipelines on AWS, ensuring high availability and performance of GenAI services. Collaborate with cross-functional teams to integrate deep learning models into existing product ecosystems. Monitor model performance, conduct error analysis, and implement iterative improvements to enhance accuracy and reliability. Communicate technical concepts and project
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs