Науковий співробітник GenAI, команда оцінки та безпеки моделей

Опис компанії

MosaicML, заснована в кінці 2020 року невеликою командою дослідників з машинного навчання, дозволяє компаніям створювати передові моделі ШІ за допомогою власних даних. На бізнес-рівні, MosaicML вважає, що моделі ШІ компанії є настільки цінними, як і будь-які їх основні інтелектуальні властивості. Вони присвячені роботі над тим, щоб високоякісні моделі ШІ були доступні всім. З наукової точки зору, MosaicML прагне до мінімізації витрат на навчання передових моделей та розповсюдження цієї інформації по всьому світу, сприяючи інноваціям та створенню моделей для всіх.

З липня 2023 року, працюючи під егідою Databricks як команда GenAI, ми зосереджені на тому, щоб забезпечити наших клієнтів здатністю вирішувати найскладніші проблеми світу, пропонуючи передову платформу для роботи з даними та ШІ. Ми з нетерпінням беремося за всі технічні виклики, маючи за основну мету надання нашим клієнтам першокласних можливостей для роботи з даними та ШІ.

Опис роботи

Як науковий співробітник у команді GenAI у Databricks, до ваших обов'язків буде входити стеження за останніми досягненнями у галузі глибокого навчання та перенесення наукових меж за допомогою розробки методів, які перевершують поточний стан справ. Ви будете частиною команди дослідників з різними досвідом та технічними навичками. Проте, передусім, ми зосереджуємося на наших клієнтах. Ми прагнемо допомогти їм у навчанні великих моделей, вбудовуючи наші наукові знання у наші продукти, щоб сприяти цьому.

В області оцінки моделей, ваша робота включатиме розробку багатопрофільних науково-обгрунтованих наборів оцінки, які допоможуть нашим науковим співробітникам та клієнтам приймати важливі рішення під час тренування та впровадження передових генеративних моделей для текстів, зображень та інших областей. У вас буде можливість просунути стан справ у сфері оцінки використання інструментів, генерації коду, RAG, оцінки безпеки та токсичності, а також моделно-орієнтованої оцінки. Крім того, ви допоможете будувати та проектувати системи, які дозволять нашим клієнтам розробляти наступне покоління оцінок для їхніх користувацьких генеративних моделей для власного домена.

Критерії відбору

• Вам комфортно працювати з моделями великих масштабувань (LLM) з десятками до сотень мільярдів параметрів.
• У вас сильні навички у галузі ML та обробки тексту/даних, які охоплюють як наукове дослідження, так і інженерію.
• У вас є реальний досвід розгортання систем LLM та розробки інноваційних способів оцінки їхньої продуктивності.
• Ви працювали над безпековими заходами, взломом або червоною командою LLM.
• Ви пристраснені до передачі результатів своєї роботи реальним користувачам і, більше того, до демократизації доступу до передових технологій ШІ.
• Ви мотивовані займатися дослідженням LLM, яке - відрізняється від поточного тренду в галузі - буде зроблено публічним.
• Ви володієте відмінними комунікативними навичками і вам подобається самостійно працювати над відкритими проблемами.

Для цієї посади не вимагається ступінь PhD. Ми відкриті до найму кандидатів з бакалавратом та магістратурою, випускників, а також тих, хто у даний час працює в ролі "інженер-дослідник" в інших компаніях.

Ваші обов'язки будуть включати

• Слідування за поточною науковою літературою і мисленням за межами існуючого стану науки, щоб задовольнити потреби користувачів.
• Розробка та виконання нових методів для оцінки можливостей генеративних моделей для тексту, зображень та інших доменів.
• Ретельне тестування цих методів, викриття результатів ваших досліджень та впровадження тих, що виявилися корисними.

Прозорість діапазону оплати праці

Databricks зобов'язується забезпечувати справедливі та рівноправні практики оплати праці. Діапазон оплати праці для цієї посади наведено нижче і представляє базовий діапазон заробітної плати для некомісійних ролей або прибутково-орієнтовані заробітки для комісійних ролей. Фактичні компенсаційні пакети основуються на декількох відмінних факторах, включаючи, але не обмежуючись, професійними навичками, глибиною досвіду, відповідними кваліфікаціями та підготовкою, а також конкретним місцем роботи. Враховуючи ці фактори, Databricks використовує повний діапазон. Повний компенсаційний пакет для цієї посади може також включати право на щорічний бонус за результати роботи, акції, а також вказані вище пільги. Для отримання більш детальної інформації про те, у якому діапазоні знаходиться ваша позиція, відвідайте нашу сторінку тут.