Member of Technical Staff: Research Scientist, Post-Training

В Essential AI мы движемся миссией углубления партнерства между человеком и компьютером, создавая совместные возможности, значительно превосходящие сегодняшние стандарты. Мы ищем страстного Научного сотрудника, после обучения, чтобы присоединиться к нашей инновационной и хорошо финансируемой команде. Благодаря поддержке лидеров индустрии, таких как March Capital, Thrive Capital, AMD, Franklin Venture Partners, Google, KB Investment и NVIDIA, мы стремимся создавать приятные пользовательские впечатления, инновируя от пользовательского опыта до моделей, оптимизированных для максимальной ценности.

В роли Научного сотрудника, после обучения в Essential AI ваша основная задача будет состоять в том, чтобы возглавить наши усилия по повышению эффективности, производительности и надежности наших моделей ИИ. Вы будете инновировать, разрабатывая новые методы для доводки, адаптации и обновления моделей. Эта позиция напрямую способствует созданию значительной бизнес-ценности для наших клиентов и улучшению наших продуктов.

• Вести и вносить вклад в инициативы исследований, улучшающие реальные применения наших моделей ИИ.
• Тесное сотрудничество с продуктовыми командами для перевода результатов исследований в практические приложения, выявления пробелов в возможностях и оценки прогресса.
• Разрабатывать и проводить эксперименты исследований для продвижения возможностей после обучения.
• Разрабатывать инновационные алгоритмы и методы, адаптированные для эффективной адаптации и доводки моделей.
• Создавать и оценивать синтетические наборы данных, разработанные для корпоративных решений.
• Анализировать результаты исследований для информирования будущих проектов и интеграции выводов в производственные системы.
• Оставаться в курсе последних достижений в техниках после обучения и интегрировать эти знания в наши исследования и разработку продуктов.

• Демонстрация опыта исследований по оптимизации после обучения больших языковых моделей с использованием фреймворков, таких как Megatron, DeepSpeed и MaxText.
• Твердое понимание принципов машинного обучения, направляющих инновационные подходы к исследованию.
• Опыт разработки новых методов или улучшения существующих техник в области ML или смежных областях.
• Владение Python и другими языками программирования, используем