Senior Software Engineer – Model Training, AI Evals

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Junho 29

🇮🇳 Índia – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

👻 Score fantasma 21%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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1001 - 5000 funcionários

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A Chegg Inc. é uma empresa de desenvolvimento de software que oferece suporte educacional individualizado aos estudantes em suas jornadas acadêmicas. Disponível sob demanda 24 horas por dia, 7 dias por semana, a plataforma Chegg é alimentada por mais de uma década de insights de aprendizado e oferece suporte acadêmico impulsionado por IA. Ela conecta os estudantes a uma vasta rede de especialistas em diferentes matérias para garantir um aprendizado de qualidade e ajuda milhões de estudantes a desenvolver habilidades acadêmicas, pessoais e profissionais essenciais para o sucesso.

Descrição

• Join AI team at the intersection of evaluation science, post-training, and model development • Own end-to-end eval and benchmarking infrastructure • Design evaluation frameworks for LLM agents and models • Build comparative benchmarking pipelines • Produce capability gap reports and track model version regressions • Develop domain-specific benchmarks for vertical use-cases • Lead or contribute to training runs on industry-specific models • Curate high-quality instruction-tuning datasets • Validate synthetic data quality and maintain eval pipelines • Collaborate with product, curriculum, and research teams to translate eval insights into decisions

🎯 Requisitos

• 5+ years of ML/AI engineering experience • Direct, hands-on experience at an LLM lab or equivalent AI team • Familiarity with the full model lifecycle • Deep practical expertise in post-training methods: SFT, RLHF, RLAIF, DPO, PPO • Experience with reward modeling and preference data curation • Demonstrated experience designing LLM evaluation frameworks • Hands-on experience building synthetic data generation pipelines • Proven track record of comparative benchmarking • Experience training or fine-tuning vertical foundation models • Strong software engineering fundamentals: Python, PyTorch or JAX

🏖️ Benefícios

• Health insurance • Retirement plans • Paid time off • Flexible work arrangements • Professional development