Starszy/Nauczyciel Naukowy, SEAL

Jako główny asystent ds. danych i oceny dla czołowych firm AI, Scale odgrywa kluczową rolę w zrozumieniu i ochronie dużych modeli językowych (LLM).

Pracownia bezpieczeństwa, ocen i analiz (SEAL) stanowi nowatorską inicjatywę badawczą Scale, koncentrującą się na tworzeniu niezawodnych produktów oceniających i radzeniu sobie ze złożonymi wyzwaniami badawczymi w ocenie i "red teaming".

Aktywnie poszukujemy doświadczonych badaczy, którzy dołączą do nas, aby kształtować dziedzinę bezpieczeństwa i przejrzystości w całym sektorze AI. Wspieramy współprace w branży i publikowanie wyników naszych badań. Poniżej przedstawiamy kilka reprezentatywnych projektów SEAL:

• Projektowanie i realizowanie solidnych testów oceniających. Wzmacnianie i gwarantowanie reprodukowalności i niezawodności ocen.
• Badanie i stosowanie zaawansowanych metod asystowanych przez model "red teaming".
• Rozwijanie najnowocześniejszych systemów oceny zautomatyzowanych opartych na LLM przy użyciu ekosystemu Scale do celów indywidualnego szkolenia danych.
• Rozwijanie podejść asystujących ocenom, takich jak modelowanie krytyki, w celu poprawy jakości oceny.

Idealnie, posiadałbyś:

• Oddanie naszemu celowi polegającemu na promowaniu bezpiecznych, pewnych i niezawodnych implementacji AI w przemyśle.
• Praktyczne doświadczenie w prowadzeniu wspólnych badań technicznych, z biegłością w ramach takich jak Pytorch, Jax, czy Tensorflow. Powinieneś też być biegły w rozumieniu literatury badawczej i szybkim przekształcaniu nowych koncepcji w prototypy.
• Historię opublikowanych badań w zakresie uczenia maszynowego, zwłaszcza w generującym AI.
• Co najmniej trzyletnie doświadczenie w radzeniu sobie z złożonymi problemami ML, zarówno w badaniach, jak i w rozwoju produktu.
• Silne umiejętności komunikacji werbalnej i pisemnej, ułatwiające funkcjonowanie w zespole wielofunkcyjnym.

Cenione kwalifikacje:

• Praktyczne doświadczenie z otwartymi źródłami LLM do dostrajania lub zaangażowanie w konkretnych projektach dostrajania LLM przy użyciu Pytorch/Jax.
• Doświadczenie w tworzeniu ocen lub historii w rolach naukowych związanych z technologiami LLM.
• Doświadczenie w pracy z chmurą technologiczną (np. AWS lub GCP) oraz w rozwijaniu modeli uczenia maszynowego w środowisku chmury.

Nasze wywiady badawcze mają na celu ocenę umiejętności kandydatów w zakresie praktycznego prototypowania ML i debugowania, zrozumienia koncepcji badawczych i zgodności z naszą kulturą korporacyjną. Nie będziemy zadać żadnych pytań w stylu LeetCode.

Podstawowe wynagrodzenie za tę pełnoetatową rolę w Scale AI w San Francisco, Nowym Jorku lub Seattle, wynosi od 200 000 do 370 000 dolarów. W Scale pakiecie wynagrodzeń składają się podstawowa płaca, udział w kapitale i świadczenia. Zakres wyświetlany w każdym ogłoszeniu o pracę wskazuje minimalne i maksymalne docelowe wynagrodzenia za daną rolę, które są ustalane na podstawie lokalizacji i innych czynników, takich jak umiejętności związane z pracą, doświadczenie, wyniki rozmów kwalifikacyjnych oraz istotne wykształcenie lub szkolenie. Twój rekruter może dostarczyć więcej szczegółów dotyczących konkretnego zakresu wynagrodzeń dla Twojego preferowanego miejsca zamieszkania podczas procesu rekrutacji. Pracownicy Scale otrzymują również opcje na akcje, które są zatwierdzane przez radę dyrektorów. Świadczenia obejmują, ale nie ograniczają się do: kompleksowego ubezpieczenia zdrowotnego, dentystycznego i optycznego, świadczeń emerytalnych, zapomogi na naukę i rozwój oraz hojne PTO. Ta rola może również uprawniać do dodatkowych korzyści, takich jak zapomoga na dojazdy.