Senior Machine Learning Engineer London, United Kingdom

Мы ищем высококвалифицированного Senior Machine Learning Engineer для присоединения к нашей команде в Лондоне.

В этой ключевой роли вы будете разрабатывать и масштабировать возможности автоматизированной оценки и генерации синтетических данных (SDG), которые лежат в основе оценок безопасности в нескольких языках и рынках. Вы будете тесно сотрудничать с языковыми экспертами и многоязычными аннотаторами для валидации автоматизированных подходов к безопасности, обеспечивая их надёжность и устойчивость в разнообразных лингвистических контекстах.

• Automated Judge Development: Обучать, донастраивать и валидировать модели автоматизированного судьи, которые могут надёжно оценивать выводы AI‑систем на предмет безопасности и соответствия политике. Разрабатывать калибровочные и согласовательные метрики, чтобы судьи соответствовали человеческим уровням.
• Validation Techniques: Проектировать и внедрять рамки валидации для оценки точности, надёжности и кросс‑лингвистической согласованности систем автоматизированной оценки. Разрабатывать методы обнаружения дрейфа, предвзятости и режимов отказа в автоматизированных судьях на разных рынках.
• Synthetic Data Generation: Разрабатывать и поддерживать конвейеры генерации синтетических данных для расширения охвата оценки, стресс‑тестирования границ безопасности и поддержки оценки в языках с ограниченными ресурсами. Обеспечивать разнообразие, представительность синтетических данных и их валидацию против человеческих эталонов.
• Scalable Analysis & Reporting Automation: Создавать автоматизированные конвейеры для анализа и отчётности, снижающие ручные затраты, повышающие воспроизводимость и позволяющие быстро проводить кросс‑рыночные оценки безопасности. Разрабатывать инструменты, интегрирующиеся с существующими панелями и процессами отчётности.

• 3+ лет опыта в ML‑инженерии или прикладных ML‑исследованиях, с практическим опытом построения и развертывания ML‑моделей и конвейеров.
• Высокий уровень владения Python и ML‑фреймворками (например, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers).
• Опыт обучения, донастройки и оценки языковых моделей и/или классификаторов, включая инженеринг подсказок и калибровку моделей.
• Опыт создания автоматизированных конвейеров обработки данных, оценки или мониторинга.
• Умение разрабатывать эксперименты и проводить статистическую валидацию производительности модели на сегментированных выборках.
• Способность работать как самостоятельно, так и в команде с минимальным руководством.
• Организованность, высокая внимательность к деталям и хорошее управление временем.

• Продвинутая степень (MS/PhD) в области Computer Science, Machine Learning, Natural Language Processing или смежных областях.
• Опыт работы в отрасли.
• Опыт работы с техниками генерации синтетических данных, включая аугментацию данных, перефразирование и контролируемые методы генерации.
• Опыт в многоязычном NLP, кросс‑лингвальном переносе обучения или моделировании языков с ограниченными ресурсами.
• Знакомство с архитектурами evaluation-as-a-service или автоматизированными red teaming‑рамками.
• Опыт работы с крупномасштабными распределёнными вычислениями (например, Spark, Ray или облачными ML‑платформами).
• Предыдущий опыт в AI safety, responsible AI, модерации контента или областях trust and safety.
• Опыт интеграции CI/CD для валидации и развертывания ML‑моделей.

• Возможность работать над передовыми проектами

• Работа в высокомотивированной и преданной команде

• Конкурентоспособная зарплата

• Гибкий график

• Пакет льгот — медицинская страховка, спорт

• Корпоративные социальные мероприятия

• Возможности профессионального развития

• Хорошо оборудованный офис