AI Research Scientist – LLM Agent

Описание компании

Исследовательский и технологический центр Bosch в Северной Америке с офисами в Саннивейле (Калифорния), Питтсбурге (Пенсильвания) и Кембридже (Массачусетс) является неотъемлемой частью глобальной группы Bosch. Будучи ведущим мировым поставщиком технологий и услуг, Bosch насчитывает 400 000 сотрудников по всему миру, обладает разнообразным портфолио продукции и историей инноваций и совершенства на протяжении более 125 лет. Узнайте больше о Bosch на www.bosch.com.

На переднем крае технологического прогресса наш Исследовательский и технологический центр в Северной Америке сосредотачивается на передовых областях, таких как искусственный интеллект, энергетика и интернет-технологии, проектирование схем, полупроводники, беспроводные технологии и продвинутое проектирование MEMS. В частности, наша работа в области ИИ на сайтах Bosch в Кремниевой долине охватывает несколько динамичных направлений, включая модели Foundation, аналитику больших данных, облачную робототехнику и другие.

Описание работы

Вы погрузитесь в сложный мир Больших языковых моделей (LLM) и будете работать над решением как академических, так и промышленных задач в области ИИ. Ваша роль включает в себя инновационные усилия по применению технологий LLM Agent, разработанных в Bosch, и интеграцию решений для повышения качества продуктов и услуг Bosch в различных функциях, таких как поиск информации, ответы на вопросы и многое другое.

Квалификация

• Докторская степень в области компьютерных наук или инженерии.
• По крайней мере 3 года исследовательского опыта в области обработки естественного языка, машинного обучения и смежных областей.
• Доказанный опыт работы с большими языковыми моделями и разработка приложений на основе агентов.
• Владение современными библиотеками и инструментами NLP/AI.

Предпочтительная квалификация

• Сильная публикационная активность в известных местах NLP/AI, таких как ACL, EMNLP, NAACL, TACL, AAAI, NIPS и т. д.
• Опыт в НИОКР, связанных с агентами на основе LLM, планированием задач, генерацией с использованием вспомогательных данных, многофункциональными базовыми моделями