Principal Machine Learning mérnök – Alkalmazott MI és LLM-ek (x/f/m)

Stack

Feladatok

• ▹Csapatokon átívelő ML-architektúra döntések birtoklása a modellválasztástól a produkciós telepítési mintákig és a build vs. buy stratégiáig
• ▹Szigorú értékelési keretrendszerek meghatározása és bevezetésének ösztönzése minden MI-csapatnál
• ▹Megosztott produkciós infrastruktúra-minták kialakítása: modell- és prompt-verziózás, guardrailek, bizonytalanságbecslés, költségoptimalizálás, megfigyelhetőség
• ▹Agentikus megoldások technikai tervezésének vezetése és annak meghatározása, hogyan építsenek a termékcsapatok az MI-képességekre
• ▹A technikai színvonal emelése a Staff és Senior ML mérnökök befolyásolásával architektúra-felülvizsgálatokon és szakmai iránymutatáson keresztül
• ▹Együttműködés a Termék-, Jogi és Megfelelőségi csapatokkal a biztonságos bevezetésért és az EU szabályozási elvárások (GDPR, MDR, EU AI Act) teljesítéséért

Elvárások

• ▹10+ év ML/MI tapasztalat, ebből 3+ év Staff+ vagy Principal szinten, komplex, több csapatos kezdeményezések vezetésével
• ▹Mély szakértelem az alábbiak közül legalább kettőben: klinikai NLP, LLM finomhangolás és értékelés, ASR, RAG-rendszerek vagy megerősítéses tanulás
• ▹Szakértői szintű Python, PyTorch/Transformers a tanításhoz és vLLM az inferenciához
• ▹Bizonyított ML-rendszer produkciós telepítési tapasztalat (AWS/GCP)
• ▹PhD informatika, MI, statisztika vagy kapcsolódó területen (vagy egyenértékű kutatói tapasztalat)

Előny

• ▹Publikációk vezető ML/MI konferenciákon (NeurIPS, ICLR, ACL) vagy orvosi informatikai fórumokon
• ▹Tapasztalat az EU egészségügyi szabályozással (GDPR, MDR, AI Act)
• ▹Korábbi munka klinikai adatokkal vagy egészségügyi alkalmazásokkal

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Ingyenes, átfogó egészségbiztosítás a munkavállalónak és gyermekeinek
• ▹Évi 25 nap fizetett szabadság, plusz akár 14 RTT-nap
• ▹Felhő-natív technológiai stack: Rails, TypeScript, Java, Python, Kotlin, Swift és React Native