We're building AI systems for a global audience.
We are living in an era of AI transition - this new project team will be focusing on building applications to enable more real world impact and highest usage for the world.
This role is a global role with hybrid work arrangement - combining flexible remote work with in-office collaboration at our HQ.
You'll work closely with regional teams across product, engineering, operations, infrastructure and data to build and scale impactful AI solutions.
Why This Role MattersYou'll fine-tune state-of-the-art models, design evaluation frameworks, and bring AI features into production. Your work ensures our models are not only intelligent, but also safe, trustworthy, and impactful at scale.
What You'll Do
Fine-tune & adapt - Use LoRA/QLoRA to optimize open-source models (LLaMA, Mistral, Gemma)
Engineer prompts & curates data - Craft prompts and datasets that reflect tone, brand voice, and safety.
Evaluate models – Build metrics pipelines for perplexity, toxicity, and relevance to ensure safe and high-quality outputs.
Deploy & monitor – Scale models into production with performance optimization and monitoring for drift.
Collaborate & deliver – Partner with product, engineering, and design teams to launch user-facing AI features.
What Is It Like
Likes ownership and independence
Believe clarity comes from action - prototype, test, and iterate without waiting for perfect plans.
Stay calm and effective in startup chaos - shifting priorities and building from zero doesn't faze you.
Bias for speed - you believe it's better to deliver something valuable now than a perfect version much later.
See feedback and failure as part of growth - you're here to level up.
Possess humility, hunger, and hustle, and lift others up as you go.
Requirements
Strong experience in transformers, deep learning, and fine-tuning methods (LoRA/QLoRA, SFT, distillation).
Proficiency with PyTorch (preferred) or TensorFlow.
Skilled in prompt engineering and dataset curation for alignment with tone, safety, and trust.
Familiar with evaluation metrics:
perplexity, toxicity, relevance.
Strong software engineering foundations in algorithms, data structures, and clean code practices.
Nice to Have
Prior work in text generation, moderation, or personalization.
Experience with RLHF or reinforcement learning in LLMs.
Contributions to open-source ML projects.
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