Ученый-исследователь GenAI, команда оценки и безопасности модели

Описание компании

MosaicML, основанная в конце 2020 года небольшой группой исследователей в области машинного обучения, помогает компаниям создавать передовые модели ИИ с использованием собственных данных. На деловом уровне MosaicML считает, что модели ИИ компании столь же ценны, как их основные интеллектуальные свойства. Они стремятся сделать высококачественные модели ИИ доступными для всех. С научной точки зрения, MosaicML стремится минимизировать стоимость обучения моделей последнего поколения и распространять эту информацию по всему миру, способствуя инновациям и созданию моделей для всех.

С июля 2023 года, будучи командой GenAI в компании Databricks, мы с энтузиазмом боремся с любыми техническими проблемами, нашей главной целью является предоставление нашим клиентам высококлассных данных и возможностей ИИ. Мы стремимся помочь им решать наиболее сложные проблемы мира, предоставляя передовую платформу в области данных и ИИ.

Описание работы

В качестве научного сотрудника в составе команды GenAI в компании Databricks ваши обязанности включают отслеживание последних достижений в области глубокого обучения и расширение научных границ, разрабатывая методы, превосходящие текущее состояние техники. Вы станете частью коллегиальной команды исследователей с разным опытом и технической подготовкой. Прежде всего, мы сосредоточены на наших клиентах. Мы стремимся помочь им преуспеть в обучении крупных моделей, внедряя наш научный опыт в наши продукты для их облегчения.

В области оценки моделей в частности, ваша работа будет включать в себя разработку производительных, научно обоснованных систем оценки, которые помогут нашим научным сотрудникам и клиентам принимать важные решения при обучении и внедрении передовых генеративных моделей для текстов, изображений и других областей. У вас будет возможность продвинуть состояние техники в оценке использования инструментов, генерации кода, RAG, оценке безопасности и токсичности, и оценке на основе моделей. Кроме того, вы поможете создавать и разрабатывать системы, позволяющие нашим клиентам разрабатывать следующее поколение оценок для их специализированных генеративных моделей.

Критерии отбора

• Вы уверенно работаете с моделями большого масштаба (LLM) с десятками и сотнями миллиардов параметров.
• У вас сильные навыки в области машинного обучения и обработки текста/данных, включающие научные исследования и инженерию.
• У вас есть практический опыт внедрения систем LLM и вы разрабатывали инновационные способы оценки производительности системы.
• Вы работали над мерами безопасности, переводили LLM в неконтролируемый режим или использовали методы "красных команд" в отношении LLM.
• Вы живетесь желанием внедрять свою работу в реальные условия и обеспечивать широкий доступ к передовым технологиям ИИ.
• Вас мотивирует участие в исследованиях LLM, которые — вопреки текущему тренду в области — будут опубликованы.
• Вы обладаете отличными коммуникативными навыками и любите работать самостоятельно над открытыми вопросами.

Вакансия не требует наличия докторской степени. Мы готовы принять на работу кандидатов с бакалаврской и магистерской степенями, недавних выпускников и тех, кто сейчас занимает должность "исследователь-инженер" в других компаниях.

Ваши обязанности будут включать

• Слежение за актуальной научной литературой и выход за рамки существующего состояния искусства для удовлетворения потребностей пользователей.
• Разработка и выполнение новых методов для оценки способностей генеративных моделей для текстов, изображений и других областей.
• Тщательное тестирование этих методов, раскрытие результатов ваших исследований и внедрение тех, которые оказались полезными.

Прозрачность диапазона оплаты труда

Databricks стремится обеспечить справедливую и равноправную систему оплаты труда. Диапазон зарплаты для этой роли указан ниже и представляет собой базовый диапазон зарплаты для ролей без комиссионных или целевой доход для ролей с комиссионным. Фактические пакеты компенсации зависят от ряда отличительных факторов, включая, но не ограничиваясь умениями, связанными с работой, глубиной опыта, соответствующими квалификациями и обучением, а также конкретным местом работы. Учитывая эти факторы, Databricks использует весь диапазон. Общий пакет компенсации для этой позиции также может включать право на ежегодный бонус по итогам работы, акции и перечисленные выше льготы. Для получения дополнительной информации о том, в каком диапазоне находится ваша позиция, посетите нашу страницу здесь.