ML kutató gyakornok

Stack

Feladatok

• ▹Meglévő módszerek javítása és új technikák fejlesztése nagyméretű modelltréninghez, optimalizáláshoz és következtetéshez
• ▹Modellek kiterjesztése hosszú kontextusú és hosszú horizontú feladatokra
• ▹A következtetéskori hatékonyság, megbízhatóság és robusztusság javítása magas téttel járó valós bevetésekben

Elvárások

• ▹Jelenleg folyamatban lévő PhD tanulmányok számítástudomány, gépi tanulás vagy kapcsolódó területen
• ▹Bizonyított kutatási tapasztalat megerősítéses tanulás, gépi tanulás, alapmodellek vagy kapcsolódó területeken
• ▹Tapasztalat nagyméretű modellek vagy gépi tanulási rendszerek fejlesztésében és kiértékelésében
• ▹Erős programozási és mérnöki készségek, kutatási ötletek működő implementációvá alakításának képessége

Előny

• ▹Ismeretek elosztott tréningről, nagyméretű következtetésről vagy több GPU-s környezetekről
• ▹Publikációk vezető konferenciákon (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, CoRL, UAI, JMLR, TMLR)

Soft skillek

A munkáltatóról

A Modal az AI korszak új infrastruktúra-rétegét építi: azonnali GPU-hozzáférést, másodperc alatti konténerindítást és natív tárolást biztosít ügyfeleinek. A cég 355 millió dolláros C-sorozatú finanszírozást zárt 4,65 milliárd dolláros értékelésen, és 300 millió dollár feletti éves bevételt ért el.