Stażysta - Naukowiec ds. Badań w GenAI

Opis firmy: Założona pod koniec 2020 roku przez grupę inżynierów i badaczy zajmujących się uczeniem maszynowym, firma MosaicML umożliwia firmom bezpieczne dostosowywanie, szkolenie i wdrażanie niestandardowych modeli AI na ich własnych danych, zapewniając maksymalne bezpieczeństwo i kontrolę. Platforma MosaicML, kompatybilna z wszystkimi głównymi dostawcami chmur, oferuje najwyższą elastyczność dla rozwoju AI. W 2023 roku MosaicML wprowadziło swoje wstępnie wytrenowane modele transformatora, ustanawiając nowy standard dla komercyjnie użytecznych, otwartych źródeł LLM i otrzymując ponad 3 miliony pobrań. MosaicML jest przekonane, że modele AI firmy są tak cenne jak jakiekolwiek inne główne IP, a wysokiej jakości modele AI powinny być dostępne dla wszystkich. Od momentu dołączenia do Databricks w lipcu 2023 r. jesteśmy zaangażowani w umożliwianie naszym klientom rozwiązywania najtrudniejszych problemów świata, od realizacji następnego środka transportu po przyspieszenie rozwoju przełomów medycznych. Osiągamy to, budując i obsługując najwyższą na świecie platformę danych i AI, pozwalającą naszym klientom wykorzystywać dogłębne wglądy w dane do zwiększania swojego biznesu. Chętnie podejmujemy się wyzwań technicznych, dążąc do zapewnienia naszym klientom najlepszych narzędzi do danych i AI. Opis stanowiska: Będziesz współpracować z jednym lub więcej badaczy nad projektem mającym na celu usprawnienie naszych istniejących projektów w celu zwiększenia efektywności szkoleń sieci neuronowych. Może to obejmować: - Dostosowanie, ulepszanie i ocenianie metody z literatury. - Tworzenie zupełnie nowej metody. - Łączenie wielu metod, aby opracować nowe protokoły efektywnego szkolenia. - Naukowe badanie, jak sieci neuronowe uczą się w rzeczywistych ustawieniach. - Badanie nowych strategii szkolenia sieci neuronowych. Twoje kwalifikacje i cechy: Wymagane: - Aktualne studia na kierunku informatyka lub na pokrewnych kierunkach (elektrotechnika, neurologia, fizyka, matematyka itp.). - Podstawowa wiedza o uczeniu głębokim. - Zaawansowane umiejętności inżynierii oprogramowania, w tym biegłość w obsłudze PyTorch. Mile widziane: - Zrozumienie systemowych aspektów szkolenia sieci neuronowych i zasobów wykorzystywanych w tym procesie. - Doświadczenie w badaniach nad uczeniem głębokim. Transparentność zakresu wynagrodzeń Databricks stawia na sprawiedliwe i równo ważne praktyki kompensacyjne. Zakres(y) wynagrodzeń dla tej roli są szczegółowo opisane poniżej i reprezentują zakres podstawowych zarobków dla ról nienaliczających prowizji lub zarobków docelowych dla ról prowizyjnych. Faktyczne pakiety wynagrodzeń są kształtowane przez kilka unikalnych czynników indywidualnych, takich jak umiejętności związane z pracą, doświadczenie, odpowiednie certyfikaty, szkolenia i konkretna lokalizacja pracy. Na podstawie tych czynników, Databricks wykorzystuje pełną szerokość zakresu. Całkowity pakiet wynagrodzeń dla tego stanowiska może obejmować również możliwość otrzymania rocznej premii za wyniki, udziały w zyskach firmy oraz wymienione powyżej świadczenia. Aby uzyskać więcej informacji, które zakresy dotyczą Twojej lokalizacji, odwiedź naszą stronę tutaj.