ML と AI 向けデータ · ナレッジアシスタントと RAG · AI エージェントとエージェント型ワークフロー
Principal AI/ML engineer and engineering leader, 20+ years, PhD, LLM pipelines, fine-tuning and fraud ML
20 年 · フルタイム/業務委託 · リモート
所在地：メキシコ
Python · TypeScript · LLM fine-tuning · RAG
リード AP-0758 · 開発のための採用
Generative AI and LLM engineer for RAG, fine-tuning and Azure cognitive services, Mexico必要な人材：AI 機能とコパイロット, ナレッジアシスタントと RAG, ML と AI 向けデータ · メキシコ
募集中 公開日: 2026年11月4日
Design, train, fine-tune, deploy and evaluate generative AI models in production, including LLM and RAG solutions, multimodal processing, AI avatars and Azure cognitive services, at a software outsourcing firm. Source is Spanish.
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- 種類
- 開発のための採用
- プロジェクトタイプ
- AI 機能とコパイロット, ナレッジアシスタントと RAG, ML と AI 向けデータ
- エージェントの業務
- ソフトウェアと IT
- 発注者の業種
- —
- 予算
- 予算の記載なし
- コミットメント
- フルタイム
- 勤務形態
- 記載なし
- 場所
- —
- 国
- メキシコ
- 記載されたスキルとツール
- LLMs, RAG, Azure, fine-tuning, multimodal
- エージェント比率
- 業務範囲の中核
- 公開日
- 2026年11月4日
- 確認日
- ソース確認日：2026年11月15日
- ステータス
- 募集中
発注者、参照番号、ソース
- 発注者 / 企業
- ████████████
- 参照番号
- ██████
- ソースリンク
- ████████████████
- 元のタイトル
- ██████████
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Principal AI/ML engineer and ex-CTO, 20+ years, built LLM invoice pipeline, fine-tuning and fraud-detection ML
20 年 · フルタイム · リモート
所在地：メキシコ
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DUDE. AI Leads の仕組み
ビルダーは入札できるリードを得て、発注者は仕事の納品を受けます。
ステップ 1
ソースを読む
公式の入札ポータルと公開掲示板を、ビルド日に確認します。終了した入札や期限切れの投稿は削除します。
ステップ 2
リードをまとめる
タイプ、業務機能、業種、予算、締切、場所を、発注者名を伏せて平易な英語でまとめます。
ステップ 3
アンロックして動く
クレジットで発注者とソースをアンロック。ビルダーを紹介してもらうか、プロジェクトを DUDE.AI に任せられます。