Portugal
Jolera
Aghanim
Ingénieur ML Fondateur, Post-Entraînement
Portugal
Lisbon, Portugal · Belgrade, Central Serbia, Serbia
TypeScriptPythonSQLGCP
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Aghanim est une plateforme intégrée de commerce, d'automatisation des opérations en direct (liveops), d'engagement communautaire et de paiement pour les jeux vidéo.
Les jeux mobiles dépendent traditionnellement des boutiques d'applications pour la distribution, les paiements et les relations avec les joueurs. Nous pensons qu'il existe une meilleure solution. Aghanim aide les studios de jeux à établir des relations directes avec les joueurs, à vendre directement et à construire leur avenir selon leurs propres conditions. Aujourd'hui, plus de 100 jeux dans le monde construisent déjà cet avenir avec Aghanim.
Notre équipe rassemble des personnes basées à Los Angeles, New York, Séoul, Pékin, Londres, Lisbonne, Belgrade et dans d'autres lieux à travers le monde, possédant une expertise approfondie dans le jeu vidéo, la fintech et la technologie. Nous avançons rapidement, maintenons une communication directe et nous concentrons sur l'exécution. Nous pensons que les meilleurs talents s'épanouissent lorsqu'ils disposent d'autonomie, d'un sentiment de responsabilité et d'un intérêt dans la réussite de l'entreprise.
Nous recherchons un Ingénieur ML Fondateur de niveau Senior ou Principal pour diriger la transition de Newton, le produit d'IA de Aghanim destiné aux partenaires, depuis les APIs de modèles propriétaires vers des modèles que nous contrôlons.
Newton fonctionne déjà en production sur des modèles de pointe. Vous serez responsable de la couche modèle de bout en bout : collecte de données, évaluation, post-entraînement, déploiement et mise en service. L'objectif est de préserver la qualité sur laquelle les partenaires comptent tout en réduisant les coûts, en améliorant la vitesse et en conservant les données des partenaires au sein de notre infrastructure.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec le produit pour comprendre son comportement et les attentes des partenaires, puis vous définirez de manière autonome l'approche technique et les priorités. Les décisions concernant l'entraînement, le routage et le remplacement des modèles devront être étayées par des données de production et des évaluations.
Responsabilités clés
- Construire des pipelines de données de production qui capturent les instructions versionnées, les appels d'outils, les sorties, les coûts et les résultats, avec anonymisation, suppression au niveau du partenaire et corrections par des experts.
- Développer des benchmarks, des tests de régression et des évaluateurs basés sur le code et sur LLM en utilisant des exécutions réelles de Newton pour mesurer la précision factuelle, l'utilisation des outils, la qualité des réponses, le coût et la latence.
- Comparer les modèles de pointe et les modèles à poids ouverts, acheminer les tâches vers les modèles appropriés et identifier où le prompting, la distillation ou le post-entraînement offrent les meilleurs résultats.
- Entraîner et adapter des modèles en utilisant la distillation, SFT, LoRA/QLoRA et DPO sur des trajectoires acceptées et des retours d'experts ; utiliser l'apprentissage par renforcement (RL) lorsque des approches plus simples ne suffisent pas.
- Déployer des modèles derrière l'interface existante de Newton, les valider par des exécutions en mode shadow et gérer le déploiement en fonction des benchmarks de qualité et de l'économie de service.
Stack technique : Python, TypeScript, SQL, Langfuse auto-hébergé, TRL / Unsloth / Axolotl ou plateformes d'entraînement gérées, vLLM, GPU serverless, GCP / Modal ; modèles à poids ouverts incluant Qwen, Gemma, DeepSeek et GLM.
Qualifications requises
- Expérience pratique du post-entraînement de LLMs et de leur mise en production en utilisant SFT, LoRA/QLoRA, DPO et la distillation.
- Expérience dans la construction de systèmes d'évaluation à partir de données de production, incluant des benchmarks hors ligne, des tests de régression et de comportement, ainsi que des évaluateurs basés sur le code et sur LLM.
- Compréhension des systèmes agents, incluant l'appel d'outils, les trajectoires multi-étapes, les sorties structurées et l'impact du changement du modèle sous-jacent.
- Expérience pratique du service de modèles avec vLLM ou des outils similaires, de la quantification et du déploiement sur GPU, incluant les compromis entre latence, démarrage à froid et coût.
- Solides compétences en Python et SQL en production, avec une maîtrise suffisante de TypeScript pour modifier le code produit et l'instrumentation de manière autonome.
- Capacité à comprendre le comportement du produit et les attentes des utilisateurs, à les traduire en exigences de qualité mesurables et à décider quand l'entraînement est justifié.
- Expérience dans la prise en charge autonome d'un domaine technique, la définition des priorités et le travail sur une base de code inconnue et ses documents de conception.
- Utilisation régulière d'agents de codage IA, avec une approche claire pour vérifier leurs résultats.
Qualifications souhaitées
- Expérience de la migration d'un produit en production depuis des APIs de modèles propriétaires vers des modèles auto-hébergés ou à poids ouverts.
- Expérience avec l'apprentissage par renforcement (RL) pour LLMs, en particulier GRPO avec des vérificateurs automatiques.
- Familiarité avec Langfuse, Braintrust ou des outils de traçage et d'évaluation similaires.
- Expérience avec GCP, incluant Vertex AI, Cloud Run GPU et BigQuery.
- Intérêt pour la monétisation et l'analyse des jeux vidéo.
Pourquoi nous rejoindre
- Équipe de classe mondiale – travaillez aux côtés de professionnels expérimentés du monde entier qui ont construit des produits utilisés par des millions de joueurs.
- Forte croissance, fort impact – faites partie d'une entreprise en pleine expansion où les idées se transforment en produits et atteignent les clients en quelques jours, pas en quelques mois.
- Autonomie et responsabilité – nous faisons confiance aux personnes pour prendre des décisions, prendre des initiatives et obtenir des résultats.
- Outils et technologies modernes – utilisez l'IA, l'automatisation et des outils modernes dans le cadre de votre travail quotidien.
- Actionnariat – participez à la croissance et au succès à long terme de l'entreprise.
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