Rôle IA · Offre ouverte

ML Engineer — fine-tuning & adaptation

Cohere

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

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

4 compétences3 outils

En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: London, England, United Kingdom · Hybrid
Rémunération: £110k–£150k + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Model adaptation
Avantages

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

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.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

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

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, 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.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

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.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans , et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

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

Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler

Inscrivez-vous, ajoutez une accroche et une bio, puis vous pourrez joindre un lien ou un PDF de CV dans Mon compte avant de postuler. Vos candidatures restent liées à votre profil et les employeurs voient plus facilement votre parcours.

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