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

Senior AI/ML Engineer (LLM / CV / OCR)

seniorWan Chai District, Hong Kong, HKСкор 62.5/1002д назад
Стек
llmazurecloudembeddingsfine-tuninghuggingfacelangchainlanggraphmlflowmlopsopencvphp
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
About the Role We are building the foundational AI platform for our next-generation products, centered around a locally or cloud-hosted Large Language Model (LLM). As a Senior AI/ML Engineer, you will take ownership of the full lifecycle of LLM and CV/OCR model development — from evaluation and fine-tuning to optimization and deployment. This is a deeply technical, hands-on role. You will design, train, and optimize models, build supporting pipelines, and collaborate closely with MLOps and Backend engineers to deliver a production-ready AI foundation. The role does not involve people management, but requires strong technical depth, autonomy, and cross-functional collaboration. [link] Key Responsibilities LLM Development & Fine-Tuning · Evaluate open-source LLMs (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, etc.) and recommend suitable architectures. · Perform supervised fine-tuning (SFT), LoRA/QLoRA, and parameter-efficient training. · Use Unsloth to accelerate and optimize LLM fine-tuning (QLoRA, 4-bit training, memory-efficient workflows). · Build and maintain training pipelines, including dataset preparation, cleaning, augmentation, and synthetic data generation. · Develop evaluation frameworks to measure accuracy, hallucination rate, safety, and performance. Inference Optimization & Deployment · Optimize inference performance through quantization, batching, GPU memory tuning, and model compression. · Work with inference frameworks such as vLLM, TGI, TensorRT-LL
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