Науковий співробітник GenAI, Команда післянавчальної підготовки

Опис компанії

Створена наприкінці 2020 року невеликою групою дослідників машинного навчання, компанія MosaicML надає компаніям можливість самостійно створювати передові моделі штучного інтелекту за допомогою власних даних. MosaicML твердо вірить, що моделі штучного інтелекту компанії можуть мати таку ж цінність, як будь-яка інша важлива інтелектуальна власність, і що якісні моделі штучного інтелекту мають бути доступні всім. Це випливає з обов'язку компанії знизити вартість навчання моделей первого рівня і нашої прив'язаності до ділитися нашими знаннями про таке досягнення зі світом, тим самим надаючи всім можливість інновацій та створення власних моделей.

З того часу, як ми стали частиною Databricks у липні 2023 року під назвою GenAI Team, ми з ентузіазмом дозволяємо нашим клієнтам вирішувати найбільш складні проблеми світу, створюючи та управляючи найкращою у світі платформою для роботи з даними і штучним інтелектом. Ми тішимося, вирішуючи технічні виклики, і прагнемо надати нашим клієнтам переваги у вигляді надзвичайних можливостей обробки даних та штучного інтелекту.

Опис посади

Як науковий співробітник у команді GenAI на Databricks, ви будете задіяні в триманні кроку з останніми досягненнями в глубокому навчанні та просуванні наукового фронту, розробляючи техніки, що перевершують існуючий стан мистецтва. Ви будете співпрацювати з командою дослідників різних національностей та технічної підготовки. На першому місці у вас повинен бути орієнтований на клієнтів підхід: наша мета - допомогти нашим клієнтам успішно навчати великі моделі, і ми використовуємо наш експертний досвід у наших товарах для досягнення цього.

Спеціально, у таких сферах, як точна настройка, RLHF та післянавчання, ви будете розширювати наші передтреновані моделі, вводячи для них можливості слідувати інструкціям, змінювати поведінку, щоб ефективно задовольняти вимоги наших користувачів, та розширювати їх до нових можливостей, таких як довший контекст, вищі роздільні здатності, використання інструментів тощо. Ви будете вивчати останні техніки в цих областях, покращувати їх, щоб відповідати нашим потребам, та узагальняти їх для задоволення потреб наших клієнтів.

Ви відповідаєте, якщо...

• Вам комфортно працювати з великомасштабними LLM, що мають від десятків до сотень мільярдів параметрів.
• Ви володієте стійкими навичками програмування для ML і RL, а також наукових дослідницьких вмінь.
• Ви проводили інноваційні дослідження, пов'язані з точним відпрацюванням LLM або покращенням передтренованих LLM.
• Ви маєте спеціалізовану експертизу в областях, таких як точна настройка, RLHF, використання інструментів LLM тощо.
• Ви зацікавлені у тому, щоб реальні користувачі могли користуватися вашою роботою, а також в широкому розумінні - в демократизації доступу до сучасних технологій штучного інтелекту.
• Ви зацікавлені працювати над дослідженнями LLM, які, на відміну від загальної тенденції у цій галузі, будуть відкриті для публіки.
• Ви володієте відмінними комунікативними навичками та хочете працювати в невеликій, рухливій команді.

Для цієї посади не потрібен PhD. Ми відкриті для найму випускників з бакалаврськими та магістерськими ступенями, а також для недавно випускників. Ми також відкриті для найму кандидатів, які зараз працюють на посадах "дослідницьких інженерів" в інших компаніях.

Ваші обов'язки

• Бути в курсі наукової літератури та виходити за межі сучасного стану техніки, щоб задовольнити потреби наших користувачів.
• Розробка та впровадження методів для покращення та розширення можливостей моделі, надійності та безпеки.
• Ретельне оцінювання цих методів, комунікація ваших результатів та інтеграція корисних методів у виробництво.

Прозорість діапазону заробітної плати

Databricks прагне до справедливих та рівних заробітних плат. Діапазони зарплат для цієї посади, вказані нижче, представляють базовий заробіток для некомісійних ролей або першочерговий заробіток для комісійних ролей. Реальні компенсаційні пакети залежать від кількох унікальних факторів для кожного кандидата, включаючи, але не обмежуючись, навичками, пов'язаними з роботою, глибиною досвіду, відповідними сертифікатами та навчанням, а також конкретним місцем роботи. Враховуючи ці фактори, Databricks використовує весь діапазон. Загальний компенсаційний пакет для цієї посади також може включати право на отримання щорічної премії за результатами роботи, акції та перелічені пільги. Щоб дізнатися більше про те, в який діапазон потрапляє ваше місцезнаходження, відвідайте нашу сторінку тут.