Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Коротко о роли
- Build training datasets from real conversations and operational data. - Run fine-tuning jobs and compare tuned vs base models.
Responsibilities:
— Build training datasets from real conversations and operational data
— Run fine-tuning jobs and compare tuned vs base models
— Build evals that decide which model goes to production
— Turn agent failures into better training data
Requirements:
— 3+ years in ML / NLP
— Strong Python skills
— Hands-on experience with LLM fine-tuning using Vertex AI, OpenAI, or LoRA/SFT on open models
— Prompt engineering expertise
— Experience with evals and dataset preparation
— Good English proficiency
Nice to have:
— Experience with PyTorch, Hugging Face, Google Cloud
— Experience with speech data
— Knowledge of Uzbek or Russian languages
Benefits:
— Salary from $2,000
— Office location in Tashkent
Applications without a CV will not be considered. To apply, send your CV to hr@gl-solutions.com with the email subject "ML Engineer — LLM Fine-tuning".
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
48/100
Слабая вакансия
Оценка от Job Hunters AI
ML Engineer — LLM Fine-tuning; компания не названа; только офис; прозрачная оплата; понятные задачи.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Компания не названа
Работодатель не назван ни в тексте, ни в полях.
Из объявления
#ml #llm … ML Engineer — LLM Fine-tuning … We're automating logistics operations with AI agents.
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.