Rol IA · Oferta abierta

ML Engineer — remote Tunisia

InstaDeep

Este anuncio está pensado para talento nativo en IA: habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

4 habilidades2 herramientas

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Remote
Ubicación: Remote · Tunisia
Compensación: EUR 35k–52k/year + bonus
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Applied research
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

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.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

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

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

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.

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

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.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en , y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

Production DL/LLM with reproducible evals and client handover.

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

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