Member of Technical Staff: Research Engineer, Post-Training

En Essential AI, estamos en una fascinante misión para mejorar la sinergia entre humanos y computadoras, expandiendo enormemente las posibilidades de colaboración más allá de las limitaciones actuales. Nuestro objetivo es claro: crear experiencias de usuario excepcionales liderando la innovación desde la interfaz de usuario hasta los modelos computacionales más eficientes. Apoyados por inversores líderes como March Capital, Thrive Capital, AMD, Franklin Venture Partners, Google, KB Investment y NVIDIA, estamos fomentando un equipo compacto y dinámico preparado para lograr avances revolucionarios en el dominio de la IA.

Como miembro clave de nuestro personal técnico, tu responsabilidad principal será desarrollar e implementar estrategias para optimizar y refinar modelos de IA después del entrenamiento inicial. Esto incluye mejorar el rendimiento, la robustez y la eficiencia del modelo. La colaboración entre equipos será esencial para identificar oportunidades de mejora después del entrenamiento y para evaluar los impactos en la funcionalidad del modelo.

• Liderar y contribuir significativamente a iniciativas de investigación que mejoren las aplicaciones en el mundo real de nuestros modelos de IA.
• Trabajar estrechamente con los equipos de producto para conectar la investigación y el desarrollo de productos, identificando brechas y evaluando mejoras.
• Desarrollar técnicas de post-entrenamiento innovadoras para avanzar en la optimización de modelos de aprendizaje automático.
• Realizar evaluaciones comparativas y evaluaciones de diversas estrategias de post-entrenamiento a lo largo de varios conjuntos de datos y arquitecturas de modelo.
• Analizar resultados para descubrir perspectivas sobre los comportamientos de los modelos e identificar oportunidades de mejora.
• Implementar modelos y algoritmos para fases de post-entrenamiento, optimizando para rendimiento y escalabilidad en configuraciones de producción.
• Interactuar con científicos e ingenieros de investigación para descubrir áreas adicionales para mejoras post-entrenamiento.

• Experiencia de investigación comprobada enfocada en post-entrenamiento y optimización de modelos de lenguajes grandes, con competencia en marcos como Megatron, DeepSpeed, MaxText, etc.
• Fundamentos sólidos en principios de aprendizaje automático que guían enfoques de investigación innovadores.
• Antecedentes en la ideación o mejora de métodos dentro de ML o campos relacionados.
• Experiencia en tareas de ingeniería de datos como la optimización de tuberías de datos, ingeniería de características y evaluación de modelos.
• Habilidades de programación sólidas en Python, C++ o Java, y familiaridad con la implementación y orquestación de ML.
• Excelentes habilidades de resolución de problemas, analíticas y de comunicación, capaces de manejar análisis de datos complejos y derivar percepciones prácticas.
• Una pasión por construir soluciones innovadoras en un entorno colaborativo y de rápido movimiento.

Ubicado en San Francisco, Essential AI valora la colaboración en persona y apoya la reubicación para candidatos calificados.

Si estás ansioso por empujar los límites en las técnicas de aprendizaje automático y disfrutas de un desafío, aplica para convertirte en una parte vital de Essential AI. Incluso si no cumples con cada criterio, te animamos a que des el salto y envíes tu solicitud—¡tu experiencia única podría ser exactamente lo que necesitamos!

Essential AI está emocionado de ver cómo puedes contribuir a nuestra misión de hacer que la IA sea más efectiva y accesible. ¡Únete a nosotros para dar forma al futuro de la colaboración humano-computadora!