Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Founding Machine Learning Engineer

office~$8.3K /moMunich, DEСкор 71/100сегодня
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
About the Role As the founding machine learning engineer at an early-stage AI company, you will build the ML function from the ground up. You will shape post-training and agent systems, set technical priorities, and help grow the team. What You'll Do Structure, filter, and score experimental trajectories for training data pipelines. Design and implement evaluations and benchmarks for model reasoning, planning, and experimental progress. Build reliable agent environments, tool interfaces, observability systems, and replay infrastructure. Establish validation and provenance tracking for trajectory and data quality. Set ML roadmap priorities across systems, experiments, and hiring, and guide the team's technical direction as it grows. What We're Looking For At least 3 years of machine learning engineering experience building or delivering production ML systems, with 3 to 8 years of overall relevant experience preferred. Strong Python and systems-level programming skills, with production software engineering experience. Hands-on experience with post-training ML, including data pipelines for structuring, filtering, and scoring training data. Experience designing and implementing model evaluation frameworks and benchmarks. Understanding of trajectories, reward structures, tool use, and agent environment design; experience with reinforcement learning algorithms and training systems is valuable. Experience building agent environments, replay and debugging tools, data validation, prov
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs