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Investigador / Ingeniero de Aprendizaje Automático (Modelos Fundacionales)

$100,000/año

Pathway

Palo Alto, CA, USA

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Descripción

Acerca de Pathway Pathway está desarrollando sistemas LiveAI™ que piensan y aprenden en tiempo real como los seres humanos. Nuestra misión es comprender profundamente cómo y por qué funcionan los LLM, cambiando fundamentalmente la forma en que los modelos piensan. El equipo está formado por destacadas figuras de la IA. El CTO de Pathway, Jan Chorowski, coautor de artículos con Geoff Hinton y Yoshua Bengio, fue una de las primeras personas en aplicar la atención al reconocimiento de voz. Nuestro CSO, Adrian Kosowski, obtuvo su doctorado en Ciencias de la Computación Teórica a la edad de 20 años y ha realizado contribuciones significativas en numerosos campos científicos, incluyendo IA e información cuántica. También se desempeñó como profesor y entrenador de programadores competitivos en École Polytechnique. El equipo también incluye a numerosos científicos y programadores competitivos de élite a nivel mundial, junto con experimentados ejecutivos de Silicon Valley. Pathway cuenta con sólido respaldo de inversores. Hasta la fecha, hemos recaudado más de 15 millones de dólares; nuestra última ronda reportada fue la ronda inicial. Nuestras oficinas están ubicadas en Palo Alto, CA, así como en París, Francia y Wroclaw, Polonia. La Oportunidad Esta es una posición de I+D en modelos basados en atención. Actualmente estamos buscando 1 o 2 Ingenieros de I+D con un historial sólido en investigación de modelos de aprendizaje automático. Este es un proyecto fundacional extremadamente ambicioso. Existe un presupuesto flexible de GPU asociado a este proyecto específico, garantizado como mínimo en un rango de seis cifras. Usted realizará entrenamiento de modelos (distribuido). ayudará a mejorar/adaptar arquitecturas de modelos basadas en resultados experimentales. diseñará nuevas tareas y experimentos. opcionalmente: supervisará las actividades de miembros del equipo involucrados en la preparación de datos. Los resultados de su trabajo desempeñarán un papel crucial en el éxito del proyecto. Requisitos Carta de presentación ¡Siempre es un placer saludar! Si pudiera dejarnos 2-3 líneas, lo agradeceríamos mucho. Se espera que cumpla al menos uno de los siguientes criterios: Ha publicado al menos un artículo en NeurIPS, ICLR o ICML, en el que fue autor principal o realizó contribuciones conceptuales y de código significativas. Ha contribuido significativamente a un esfuerzo de entrenamiento de LLM que tuvo repercusión mediática (encabezó un benchmark de Huggingface, modelo líder en su clase, etc.), preferiblemente utilizando múltiples GPU. Ha trabajado al menos 6 meses en un centro líder de investigación de Aprendizaje Automático (por ejemplo: Google Brain / Deepmind, Apple, Meta, Anthropic, Nvidia, MILA). Fue finalista en la Final Mundial de la ICPC, o medallista en la IOI, IMO o IPhO durante la escuela secundaria. Usted Es Un investigador de aprendizaje profundo, con experiencia en Modelos de Lenguaje y/o RL (también se aceptan candidatos con experiencia en Visión o Robótica). Interesado en mejorar arquitecturas fundamentales y crear nuevos benchmarks. Con experiencia práctica en experimentos y entrenamiento de modelos (PyTorch, Jax o Tensorflow). Con buen conocimiento de la arquitectura de GPU, diseño de memoria y comunicación. Con buen conocimiento de algoritmos de grafos. Con cierta familiaridad con monitoreo de modelos, git, sistemas de compilación y CI/CD. Respetuoso con los demás Fluido en inglés Puntos Adicionales Conocimiento de enfoques utilizados en entrenamiento distribuido. Familiaridad con Triton Historial exitoso en concursos de algoritmos y ciencia de datos. Mostrar un portafolio de código. Por Qué Debería Aplicar Únase a un entorno de trabajo intelectualmente estimulante. Sea un pionero: tendrá la oportunidad de trabajar con un nuevo tipo de desafíos de "IA en Vivo" relacionados con secuencias largas y datos cambiantes. Forme parte de una startup de IA en etapas iniciales que cree en la investigación de impacto y en cambios fundamentales. Beneficios Tipo de contrato: Tiempo completo, indefinido Fecha de incorporación preferible: Inmediata. Las posiciones están abiertas hasta cubrirse; postúlese inmediatamente. Compensación: salario anual de seis cifras según perfil y ubicación + Plan de Opciones Accionarias para Empleados. Ubicación: Trabajo remoto. Posibilidad de trabajar o reunirse con otros miembros del equipo en alguna de nuestras oficinas: Palo Alto, CA; París, Francia o Wroclaw, Polonia. Se considerarán candidatos de cualquier lugar de la UE, Reino Unido, Estados Unidos y Canadá. Si cumple con nuestros amplios requisitos pero le falta algo de experiencia, no dude en contactarnos.

Fuentea:  workable Ver publicación original

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Palo Alto, CA, USA
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Principales Responsabilidades : Diseñar, desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático Crear y ajustar modelos de aprendizaje automático utilizando Python. Utilizar experiencia en modelos de series temporales para comprender las consultas y la intención del usuario. Explorar posibles aplicaciones de GenAI para comprender las consultas y la intención del usuario. Crear y mantener canalizaciones de datos robustas utilizando Databricks (se requiere experiencia). Empaquetar y desplegar el servicio de aprendizaje automático utilizando contenedores Docker. Asegurar que el servicio sea escalable, confiable y seguro. Escribir código limpio, mantenible y bien documentado utilizando principios de Programación Orientada a Objetos (OOP). Desarrollar y ejecutar pruebas unitarias para garantizar la calidad y confiabilidad del código. Colaborar con equipos multifuncionales, incluidos equipos de ciencia de datos, ingeniería y productos, para hacer realidad el servicio de asistente de moda. Participar en actividades de gestión de clientes y gestión de proyectos según sea necesario. Habilidades Requeridas : Python: Dominio experto en programación Python con más de 5 años de experiencia Docker: Experiencia en el despliegue de servicios utilizando contenedores Docker. Programación Orientada a Objetos (OOP) y Pruebas Unitarias: Experto en principios de OOP y metodologías de desarrollo basadas en pruebas unitarias. Inteligencia Artificial Generativa (GenAI): Conocimiento básico de aplicaciones de GenAI.
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