Descrizione dell'offerta
LLM Research Engineer
Il nostro cliente è una realtà tecnologica specializzata nello sviluppo di soluzioni avanzate basate sull’Intelligenza Artificiale.
Siamo alla ricerca di un LLM Research Engineer con esperienza concreta nel training e fine-tuning di Large Language Models, che lavorerà sulla preparazione dei dati, sull’addestramento, sull’ottimizzazione e sulla valutazione dei modelli.
RESPONSABILITÀ Sviluppo e ottimizzazione di pipeline di training, continual pre-training e fine-tuning di LLM Preparazione, filtering e deduplicazione di dataset testuali su larga scala Esecuzione di esperimenti di training su infrastrutture GPU Valutazione dei modelli attraverso benchmark e analisi dei risultati Ottimizzazione delle performance nelle fasi di training e inferenza
REQUISITI Esperienza pratica nel training di LLM o modelli NLP di grandi dimensioni Ottima conoscenza di Python, PyTorch e architetture Transformer Esperienza con infrastrutture GPU e distributed training Conoscenza di tecniche di instruction tuning, LoRA e QLoRA Capacità di lavorare sull’intero ciclo di preparazione dati, training e valutazione dei modelli
Costituiscono un plus esperienza con DeepSpeed, vLLM, tecniche di inference optimization e un background di ricerca accademica.
Location: Lazio o Toscana Policy di Smart Working: Ibrida Condizioni contrattuali Contratto: Tempo indeterminato – CCNL Metalmeccanico Industria Range Retributivo: RAL €55.000 – €65.000
Il nostro cliente è una realtà tecnologica specializzata nello sviluppo di soluzioni avanzate basate sull’Intelligenza Artificiale.
Siamo alla ricerca di un LLM Research Engineer con esperienza concreta nel training e fine-tuning di Large Language Models, che lavorerà sulla preparazione dei dati, sull’addestramento, sull’ottimizzazione e sulla valutazione dei modelli.
RESPONSABILITÀ Sviluppo e ottimizzazione di pipeline di training, continual pre-training e fine-tuning di LLM Preparazione, filtering e deduplicazione di dataset testuali su larga scala Esecuzione di esperimenti di training su infrastrutture GPU Valutazione dei modelli attraverso benchmark e analisi dei risultati Ottimizzazione delle performance nelle fasi di training e inferenza
REQUISITI Esperienza pratica nel training di LLM o modelli NLP di grandi dimensioni Ottima conoscenza di Python, PyTorch e architetture Transformer Esperienza con infrastrutture GPU e distributed training Conoscenza di tecniche di instruction tuning, LoRA e QLoRA Capacità di lavorare sull’intero ciclo di preparazione dati, training e valutazione dei modelli
Costituiscono un plus esperienza con DeepSpeed, vLLM, tecniche di inference optimization e un background di ricerca accademica.
Location: Lazio o Toscana Policy di Smart Working: Ibrida Condizioni contrattuali Contratto: Tempo indeterminato – CCNL Metalmeccanico Industria Range Retributivo: RAL €55.000 – €65.000
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