Member of Technical Staff: Research Scientist, Post-Training

W Essential AI kierujemy się misją pogłębiania współpracy między ludźmi a komputerami, tworząc możliwości współpracy daleko wykraczające poza dzisiejsze standardy. Szukamy pasjonata Naukowca - Badacza, Po-Szkoleniu, który dołączy do naszego innowacyjnego i dobrze finansowanego zespołu. Wspierani przez liderów branży takich jak March Capital, Thrive Capital, AMD, Franklin Venture Partners, Google, KB Investment i NVIDIA, mamy na celu budowanie przyjemnych doświadczeń użytkownika poprzez innowacje począwszy od UX po modele zoptymalizowane dla maksymalnej wartości.

Jako Naukowiec - Badacz, Po-Szkoleniu w Essential AI, Twoją główną rolą będzie prowadzenie naszych wysiłków w celu zwiększenia efektywności, wydajności i niezawodności naszych modeli AI. Będziesz innowować, opracowywać nowe techniki tuningu, adaptacji i aktualizacji modeli. Ta pozycja bezpośrednio przyczynia się do generowania znaczącej wartości biznesowej dla naszych klientów i ulepszania naszych produktów.

• Prowadzenie i przyczynianie się do inicjatyw badawczych, które poprawiają rzeczywiste zastosowania naszych modeli AI.
• Ścisła współpraca z zespołami produktowymi w celu przekształcenia wyników badań na praktyczne zastosowania, identyfikacja luk w możliwościach i ocena postępów.
• Projektowanie i przeprowadzanie eksperymentów badawczych w celu rozwoju możliwości po szkoleniu.
• Rozwijanie innowacyjnych algorytmów i metod dostosowanych do efektywnej adaptacji i dopasowywania modeli.
• Tworzenie i ocena syntetycznych zestawów danych zaprojektowanych dla rozwiązań korporacyjnych.
• Analiza wyników badań w celu informowania o przyszłych projektach i integracji wyników w systemach produkcyjnych.
• Pozostawanie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w technikach po szkoleniu i integrowanie tych spostrzeżeń w naszych badaniach i rozwoju produktu.

• Wykazane doświadczenie badawcze w optymalizacji po szkoleniu dużych modeli językowych przy użyciu frameworków takich jak Megatron, DeepSpeed i MaxText.
• Solidne podstawy w zasadach uczenia maszynowego kierujących innowacyjnymi podejściami badawczymi.
• Doświadczenie w opracowywaniu nowych metod lub polepszaniu istniejących technik w ML lub pokrewnych dziedzinach.
• Znajomość Pythona i innych języków programowania używanych w badaniach ML.
• Mocne umiejętności rozwiązywania problemów, wraz z doskonałymi zdolnościami analitycznymi, komunikacyjnymi i współpracy.

Zachęcamy do składania aplikacji od badaczy, którzy mogą nie spełniać wszystkich wymienionych kryteriów, ale są zainteresowani przesuwaniem granic technik po szkoleniu w AI. Bardzo cenimy sobie proaktywne podejście i umiejętność działania w naszym dynamicznym, współpracującym środowisku.

Ess