Becario de Científico Investigador en GenAI

Descripción de la Compañía:

Fundada a finales de 2020 por un pequeño grupo de ingenieros e investigadores de aprendizaje automático, MosaicML permite a las empresas ajustar, capacitar y desplegar de manera segura modelos de IA personalizados en sus propios datos, para una máxima seguridad y control. Compatible con todos los principales proveedores de nube, la plataforma MosaicML ofrece la máxima flexibilidad para el desarrollo de IA. Introducidos en 2023, los modelos de transformadores preentrenados de MosaicML han establecido un nuevo estándar para los LLM de uso comercial de código abierto y han sido descargados más de 3 millones de veces. MosaicML está comprometida con la creencia de que los modelos de IA de una empresa son tan valiosos como cualquier otra propiedad intelectual central, y que los modelos de IA de alta calidad deberían estar disponibles para todos.

Ahora parte de Databricks desde julio de 2023, estamos apasionados por permitir a nuestros clientes resolver los problemas más difíciles del mundo: desde hacer realidad el próximo medio de transporte hasta acelerar el desarrollo de avances médicos. Hacemos esto construyendo y ejecutando la mejor plataforma de datos e IA del mundo para que nuestros clientes puedan usar datos profundos para mejorar su negocio. Aprovechamos cada oportunidad para resolver desafíos técnicos, esforzándonos por empoderar a nuestros clientes con las mejores capacidades de datos e IA.

Descripción del trabajo:

Trabajarás con uno o más investigadores en un proyecto que avanzará nuestros proyectos existentes para hacer la formación de redes neuronales más eficaz. Esto puede incluir:

• Adaptar, mejorar, y evaluar un método de la literatura.
• Diseñar un método completamente nuevo.
• Componer juntos múltiples métodos para crear nuevas recetas para un entrenamiento eficiente.
• Investigar científicamente cómo las redes neuronales aprenden en la práctica.
• Explorar nuevos enfoques para la formación de redes neuronales.

Tus calificaciones y cualidades:

•  Requerido:
  • Estudiar un grado de pregrado o posgrado en informática o campos relacionados (ingeniería eléctrica, neurociencia, física, matemáticas, etc.).
  • Alguna habilidad con los fundamentos del aprendizaje profundo.
  • Habilidades profesionales de ingeniería de software, incluyendo con PyTorch.
• Sería ideal:
  
  
  • Conocimiento de los aspectos del sistema de cómo se entrenan las redes neuronales y los recursos utilizados en el proceso de hacerlo.
  • Experiencia en investigación en aprendizaje profundo.