Rol IA · Oferta abierta

ML Engineer — fine-tuning & adaptation

Cohere

Tiempo completo
Senior
Model adaptation
Hybrid
London, England, United Kingdom · Hybrid
London, United Kingdom
£110k–£150k + equity

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 habilidades3 herramientas

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: London, England, United Kingdom · Hybrid
Compensación: £110k–£150k + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Model adaptation
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Cohere is hiring a Senior ML Engineer — fine-tuning & adaptation on the Model adaptation team (Hybrid · London, United Kingdom). 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.

Cohere builds enterprise LLMs and embedding models with a strong London presence.

ML Engineer — fine-tuning: LoRA/SFT recipes, data curation, and adaptation for customer domains.

Missions

Run fine-tunes with clear eval lifts vs base models.
Improve data pipelines for instruction and preference datasets.

Stack & environment

Python, PyTorch, CUDA, Docker, Kubernetes.

What we look for

Fine-tuning or LLM training experience; London hybrid OK.

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.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
NLP

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.
DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Encajas muy bien si…

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

You can show evidence in your application: Fine-tune or LoRA recipe with eval gains vs base model.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, NLP, Machine Learning, 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 are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · London, United Kingdom)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.
You read the full listing (comp: £110k–£150k + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

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

Fine-tune or LoRA recipe with eval gains vs base model.

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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