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

AI Engineer — LLM / VLM

Mid-levelremoteRemote: India; UTC+5:30, INСкор 63/100сегодня
Стек
embeddingsfine-tuningllm
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Role Overview We are looking for an AI Engineer specializing in Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs) to design, develop, and deploy production-grade AI solutions. The ideal candidate should have strong experience with LLM/VLM architectures, prompt engineering, RAG, fine-tuning, multimodal AI, and model serving. Key Responsibilities Develop and deploy AI applications using LLMs and VLMs. Build RAG pipelines involving document ingestion, chunking, embeddings, retrieval, reranking, and generation. Work with models such as GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Qwen, and multimodal/VLM models. Develop multimodal solutions involving text, images, PDFs, charts, tables, and documents. Perform prompt engineering, supervised fine-tuning, LoRA/QLoRA, and model evaluation. Build AI agents and tool-calling workflows where appropriate. Optimize inference for latency, throughput, memory, and cost. Develop APIs and production services using Python, FastAPI, Docker, and cloud platforms. Implement evaluation frameworks to measure accuracy, hallucination, relevance, latency, and safety. Collaborate with ML engineers, software engineers, and product teams to take prototypes into production. Required Skills Strong Python programming and software-engineering fundamentals. Hands-on experience with LLMs and/or VLMs. Strong understanding of Transformers, attention mechanisms, tokenization, embeddings, and inference. Experience with PyTorch and Hugging Face Tr
Компания — после входа. Войти
Источник: HimalayasОбъявление на Himalayas →
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs