Publié il y a 5 jours
Senior AI/ML Developer – Python | DSPy | LLM | Databricks | MLflow
@ ThoughtStorm
Toronto, Ontario
SIGNAUX
En bref
ThoughtStorm is hiring a contract Senior AI/ML Developer to build and support LLM and machine learning workflows in Python. The work covers data processing, batch inference pipelines, model evaluation and experiment tracking, using DSPy, Databricks and MLflow.
Responsabilités :
- Build Python workflows for AI/ML development, data processing and automation
- Run and troubleshoot LLM batch inference jobs
- Evaluate and benchmark models, tracking metrics and analyzing errors
- Prepare, clean, annotate and manage datasets
Résumé des exigences :
- Strong hands-on Python experience for AI/ML
- Experience with Pandas, Scikit-learn and PyTorch
- Practical exposure to DSPy, LangChain or Hugging Face
- Experience with Databricks or cloud ML environments
- Familiarity with MLflow for experiment tracking
Outils et compétences
Source et dates
Type de source non vérifié · apify-linkedin
- Date publiée par l’employeur
- 2026-11-05
- Première détection par notre source
- 2026-11-10
- Mise à jour du dossier source
- 2026-11-10
Ces dates décrivent le dossier source, pas une vérification en direct du recrutement. Consultez l’offre originale.
Détails du poste
| Niveau | Senior |
| Domaine | Développement logiciel |
| Déplacements | avion : aucun · route : aucun |
| Milieu de travail | Bureau, Domicile |
| Position | Surtout assis |
| Exigences physiques | physique faible · ordinateur élevé |
| Langues | English |
Résumé et détails rédigés par l’IA à partir de l’offre; l’offre de l’employeur fait foi.
ThoughtStorm
| Champ | Valeur |
|---|---|
| Offres sur Jobsy | 2 |
Description
Required Skills & Qualifications
- Strong hands-on experience with Python programming for AI/ML development, data processing, and automation.
- Familiarity with Python libraries such as Pandas, Scikit-learn, and PyTorch.
- Practical exposure to LLM frameworks, particularly DSPy, LangChain, Hugging Face, or equivalent.
- Experience working with Databricks or other cloud-based Machine Learning environments.
- Familiarity with MLflow for experiment tracking, model management, and performance monitoring.
- Understanding of LLM inference pipelines, including executing batch inference jobs, troubleshooting, and monitoring model outputs.
- Experience supporting model evaluation, benchmarking, performance metrics tracking, and error analysis.
- Ability to prepare, clean, annotate, and manage datasets, maintain reproducible Python scripts, and work with Jupyter Notebooks.
Journal
Visible seulement par vous. Conservé sur cet appareil, et dans votre compte une fois connecté.