Научный сотрудник GenAI, команда пост-обучения

Описание компании

Основанная в конце 2020 года небольшой группой исследователей в области машинного обучения, компания MosaicML позволяет компаниям создавать передовые AI-модели самостоятельно, используя собственные данные. MosaicML убеждена, что AI-модели компании могут быть равноценны любой другой важной интеллектуальной собственности и что высококачественные AI-модели должны быть доступны всем. Это проистекает из стремления компании снизить стоимость обучения отличным моделям и нашей преданности делиться знаниями о том, как достичь этого цели с миром, тем самым позволяя каждому инновировать и создавать свои собственные модели.

С тех пор, как в июле 2023 года мы стали частью Databricks под названием GenAI Team, мы с энтузиазмом помогаем нашим клиентам решать самые сложные проблемы мира, создавая и управляя лучшей в мире платформой данных и AI. Мы упорно решаем технические задачи и стремимся обеспечить наших клиентов передовыми возможностями в области данных и AI.

Описание работы

Как научный сотрудник в команде GenAI в Databricks, вам предстоит следить за последними достижениями в области глубокого обучения и продвигать научную границу, разрабатывая техники, превосходящие существующие передовые методы. Вы будете работать вместе с командой исследователей, обладающих разнообразными профессиональными навыками и техническим обучением. Превыше всего, вы будете придерживаться подхода, ориентированного на клиента: наша цель - помочь нашим клиентам преуспеть в обучении больших моделей, и мы внедряем наш научный опыт в наши продукты, чтобы сделать это возможным.

В частности, в таких областях, как тонкая настройка, RLHF и послеобучение, вы будете улучшать наши предварительно обученные модели, добавляя в них способности следовать инструкциям, изменять поведение, чтобы эффективно отвечать требованиям наших пользователей, и расширять их новыми возможностями, такими как более длинные контексты, более высокое разрешение, использование инструментов и т.д. Вы будете изучать последние техники в этих областях, улучшать их для наших нужд и обобщать их для удовлетворения потребностей наших клиентов.

Вы можете подойти, если вы...

• Удобно работаете с масштабными LLM, состоящими из десятков до сотен миллиардов параметров.
• Обладаете прочными навыками в области программного обеспечения ML и RL и научных исследований.
• Провели инновационные исследования по тонкой настройке LLM или улучшению предварительно обученных LLM.
• Имеете специализированный опыт в областях, таких как тонкая настройка, RLHF, использование инструментов LLM и т.д.
• Стремитесь сделать доступными свои работы для реальных пользователей и, более широко, демократизировать доступ к современной технологии AI.
• Мотивированы работать над исследованиями LLM, которые, в отличие от общей тенденции в этой области, будут раскрыты широкой публике.
• Обладаете отличными коммуникационными навыками и стремитесь работать в небольшой, динамичной команде.

Для этой роли не требуется PhD. Мы открыты для найма кандидатов с бакалаврской и магистерской степенями, а также для недавних выпускников. Мы также готовы нанимать кандидатов, которые в настоящее время работают на позиции "научных инженеров" в других компаниях.

Ваши обязанности

• Следить за актуальной научной литературой и выходить за рамки существующих передовых методов, чтобы удовлетворить потребности наших пользователей.
• Разрабатывать и внедрять методы для улучшения и расширения возможностей моделей, их надежности и безопасности.
• Тщательно оценивать эти методы, общаться по поводу своих открытий и внедрять полезные методы в производство.

Прозрачность диапазона оплаты труда

Databricks обязана справедливой и равноправной практике оплаты труда. Указанные ниже диапазоны оплаты для этой роли представляют собой базовый оклад для некомиссионных ролей или ожидаемую оплату труда для комиссионных ролей. Фактические компенсационные пакеты зависят от нескольких уникальных факторов каждого кандидата, включая, но не ограничиваясь, профессиональными навыками, глубиной опыта, соответствующими сертификатами и обучением, а также конкретным местом работы. Учитывая эти факторы, Databricks использует полную ширину диапазона. Общий компенсационный пакет для этой позиции также может включать право на получение годового бонуса за работу, акции компании и перечисленные льготы. Для получения более подробной информации о том, в какой диапазон попадает ваш регион, пожалуйста, посетите нашу страницу здесь.