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LLM Fine-tuning Engineer — domain adaptation

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Fokus: Voice AI

Paris · 50-100 employees · Enterprise · GenAI: No

Vollzeit
Senior
Model post-training
Remote
Remote · US-East compatible
Toronto, Canada
CAD 150k–190k

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

3 Skills2 Tools

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Remote
Standort: Remote · US-East compatible
Vergütung: CAD 150k–190k
Erfahrungslevel: Senior
Team: Model post-training
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Snips is hiring a Senior LLM Fine-tuning Engineer — domain adaptation on the Model post-training team (Remote · Toronto, Canada). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Remote role aligned to US-East hours but employed via our Canadian entity. You will specialise in domain adaptation, preference tuning, and refusal behaviour for regulated enterprise assistants.

Travel to customer workshops in major US cities 4–6 times per year.

What you will do

Design data mixes (instruction, preference, safety) with traceable provenance.
Run large fine-tunes and LoRA/QLoRA recipes with reproducible configs.
Partner with eval teams to gate promotions on domain-specific suites.
Optimise training infra cost (spot, multi-node, checkpointing).
Document playbooks for customers running private fine-tunes on our stack.

What we look for

5+ years ML with 2+ focused on LLM post-training.
PyTorch expert; experience with TRL/Axolotl-class tooling or internal equivalents.
Clear communication with policy teams on safety trade-offs.

Nice to have

Mixture-of-experts or long-context specialty.
Hardware procurement / cluster negotiation exposure.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
OpenAI API
Calling frontier APIs with retries, cost controls, prompt versioning, and safety filters.
PyTorch

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

AWSTool
Regular use of AWS in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.
DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Describe a catastrophic forgetting issue and your mitigation.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, OpenAI API, PyTorch, AWS, and Docker.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You communicate clearly in writing, document decisions, and can overlap with the team’s core hours for pairing and incident response.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.
You read the full listing (comp: CAD 150k–190k, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

Describe a catastrophic forgetting issue and your mitigation.

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