Machine Learning Engineer LLM/RL Senior On-site

Вакансия: Senior Machine Learning Engineer - LLM/RL О компании Компания является end-to-end фармацевтической/биотехнологической, работающей на основе искусственного интеллекта. Ключевая миссия — ускорять открытие и разработку новых лекарств, используя быстро развивающуюся, собственную платформу и модели в областях биологии, химии и клинических исследований. В настоящий момент я в поиске Senior ML Engineer'а (LLM/RL) для создания и масштабирования GenAI-моделей в рамках задач области молекулярного дизайна. Формат/локация Офис в Абу-Даби (обязательная релокация после испытательного периода). Чем предстоит заниматься: - разрабатывать и масштабировать процессы тонкой настройки (fine-tuning) больших языковых моделей (LLM) с помощью обучения с подкреплением, включая такие методы, как RLVR/RLHF; - создавать и оптимизировать высокопроизводительные конвейеры обучения трансформеров в средах с несколькими GPU и узлами (multi-GPU, multi-node); - адаптировать модели для решения специфических задач в области дизайна молекул и разработки лекарств, таких как генерация молекул и предсказание их свойств; - руководить планированием экспериментов, отслеживать ключевые метрики, а также представлять результаты и выводы в виде презентаций и/или публикаций. Образование: Магистр наук (M.S.), кандидат наук (Ph.D.) или эквивалентный опыт в области компьютерных наук, машинного обучения, вычислительной химии или другой смежной количественной дисциплины. Обязательные навыки и опыт: - ML: Не менее пяти лет опыта в инженерии машинного обучения; - трансформеры: глубокие знания в области обучения и развертывания больших моделей-трансформеров с использованием PyTorch. - алгоритмы обучения с подкреплением (RL): Практический опыт работы с такими методами, как PPO/DPO/RLOO/GRPO, и другими related policy gradient and preference-based optimization методами оптимизации на основе предпочтений и градиента политики. - масштабируемые конвейеры обучения: владение техниками параллелизма данных, моделей, контекста и конвейера (data, model, context, and pipeline parallelism). - интеграция reinforcement функции: практический опыт разработки разнообразных функций вознаграждения (reward functions) и моделей вознаграждения (reward models); - инструменты/архитектура/технологии: отличное знание Python, а также опыт использования Hugging Face Transformers, TRL/RLlib/verl, DeepSpeed, vLLM, Docker, Sagemaker и процессов CI/CD; Будет плюсом: - уровень Senior: не менее двух лет на позиции старшего специалиста; - владение математическими пакетами: MATLAB, MATHCAD, MATEMATICA; - разработка лекарств и молекулярный дизайн: Бэкграунд в области химии, хемоинформатики, структурной биологии или опыт работы с генеративными моделями для молекул; - генеративные модели: знание диффузионных моделей, flow-based моделей и других генеративных моделей; - научное лидерство: наличие публикаций в области машинного обучения. Если есть попадание/вы знаете того, кто может иметь необходимый опыт и сферу интересов - пожалуйста, присылайте CV и контакты мне в тг @katyapunk :)