Tekoälytutkimusinsinööri
Vie hiiri rivin päälle tai napauta riviä nähdäksesi täydelliset tilastot (EUR / kk tässä kaaviossa).
Tiivistelmä: Lovable rakentaa ohjelmiston luontialustaa, jonka avulla ideat muuttuvat ohjelmistoksi tavallisella kielellä. Etsimme AI-tutkimusinsinööriä, joka erikoistuu post-koulutukseen laajassa mittakaavassa, jotta tuotantovalmiit mallit saadaan nopeasti käyttäjien saataville. Hoidat koko post-koulutusputken datan kuratoinnista koulutusajoihin, arviointiin ja käyttöönottoon, ja teet tiivistä yhteistyötä tuotekehityksen, agenttien ja infrastruktuurin kanssa. Hakijan tulee osata ajaa post-koulutustehtäviä suurilla kielimalleilla (esim. RFT/RLVR, preferenssioptimointi), kirjoittaa tuotantokoodia ja ymmärtää tuotannon arviointia sekä käyttöönottoa. Lähetä hakemus englanniksi rekrytointisivustomme kautta.
Työn tiedot
Vastuualueet
- Omista Lovabless post-koulutuksen elinkaari data-kuratoinnista koulutusajoihin, arviointiin ja käyttöönottoon
- Sovella ja sovita vahvistusoppimista, preferenssioptimointia ja valvottua hienosäätöä parantaaksesi koodinluontia, käyttäjän aikomuksen tulkintaa ja toimivia agentteja
- Rakenna arviointi- ja kokeiluinfrastruktuuri osoittamaan mallimuutoksen todellinen hyöty
- Käytä ja ylläpidä tuotantojärjestelmiä, jotka ajavat koulutusjobbeja skaalaamalla GPU-ohjausta ja datamipelineja
- Tee yhteistyötä agentti-, tuote- ja infrastruktuuri-insinöörien kanssa muuttaaksesimallin parannukset tuotteen käyttökokemukseksi
- Tutki ja ratkaise virheitä päästä päähän - syy voi löytyä koulutusreseptistä, datasta tai palvelusta
- Lue papereita, tee kokeita ja etene nopeasti: tavoite viedä lupaava tutkimus tuotantoon viikkojen/päivien sisällä
Vaatimukset
- Olet itse ajanut post-koulutustehtäviä suurilla kielimalleilla - RFT/RLVR, preferenssioptimointi tai vastaavaa.
- Osaat kirjoittaa vahvaa tuotantokoodia.
- Olet sujuva ainakin yhdessä suurista ML-kehitysympäristöistä (PyTorch, JAX) ja osaat työskennellä hajautetussa koulutuksessa sekä GPU-klustereiden kanssa.
- Ymmärrät preferenssioptimoinnin, palkkamuokkauksen ja kohdistamisotekniikoiden matematiikan ja osaat ajatella, milloin kunkin lähestymistavan sopii.
- Olet rakentanut tai merkittävästi osallistunut arviointijärjestelmiin, jotka kuvaavat todellista laatua, ei vain benchmark-arvioita.
- Pystyt jäljittämään mallin laadun regressiota käyttäjäkysymyksistä palveluun, inferenceen ja koulutukseen — ja nautit siitä.
- Haluat toimittaa. Tutkimusmakusi on tärkeää, mutta Lovablessa kysymys on aina 'kuinka nopeasti voimme toimittaa tämän käyttäjille?'
Taidot ja teknologiat
Aiheeseen liittyvät mahdollisuudet
Löydä lisää kiinnostuksen kohteisiisi ja taitoihisi sopivia mahdollisuuksia