KI-Rolle · Offenes Angebot

ML Engineer — remote Tunisia

InstaDeep

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.

4 Skills2 Tools

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Remote
Standort: Remote · Tunisia
Vergütung: EUR 35k–52k/year + bonus
Erfahrungslevel: Senior
Team: Applied research
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

InstaDeep is hiring a Senior ML Engineer — remote Tunisia on the Applied research team (Remote · Remote, Tunisia). 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.

InstaDeep offers remote ML roles based in Tunisia — decision AI with global clients.

Productize research into client systems with reproducible evals and GPU discipline.

Missions

Ship DL/LLM features from notebook to monitored production.
Document benchmarks and rollback plans for enterprise handover.

Stack & environment

Python, PyTorch, Kubernetes, AWS.

What we look for

Production ML; remote Tunisia eligibility.

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.
LangChain
Orchestrating LLM chains, tools, and retrieval with observable steps and failure handling.
PyTorch

Tools & Stack

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

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
AWSTool
Regular use of AWS in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Sie passen besonders gut, wenn…

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

You can show evidence in your application: Production DL/LLM with reproducible evals and client handover.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, Docker, and Kubernetes.
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.

Bewerben

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

Production DL/LLM with reproducible evals and client handover.

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Vorschläge

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