Technikai munkatárs - HU

Stack

Feladatok

• ▹Evalok tervezése state-of-the-art kódoló modellekhez
• ▹Új post-training paradigmák fejlesztése formális módszerekre alapozva
• ▹Eszközök építése a helyesség-garanciák biztosításához termelési szoftverfejlesztésben
• ▹Részvétel a kutatási irány alakításában és új képességek fejlesztésében a tréning-megközelítések és formális módszerek metszéspontjában

Elvárások

• ▹Szakterületi mélytudás gépi tanulásban vagy formális módszerekben, aktív érdeklődéssel a másik terület iránt
• ▹Bizonyítottan rendkívül gyors tanulási képesség mélyen technikai témákban
• ▹Tapasztalat gépi tanulási kísérletek futtatásában, ideális esetben nagy léptékben
• ▹Tapasztalat nagy nyelvi modellek post-training folyamatában
• ▹Erős szoftverfejlesztési gyakorlat: haladó git workflow-k, tesztelés, konténerizáció, kódellenőrzés
• ▹Jártasság MLOps eszközökben és tréning multi-GPU klasztereken
• ▹Specifikáció-tudatos programozási eszközök ismerete (Verus, Dafny, TLA+), bizonyításasszisztensek és verifikációs eszközök (LEAN, Isabelle)
• ▹AI-natív szemlélet, tapasztalat AI-asszisztált programozási eszközökkel (Claude Code és hasonlók)

Előny

• ▹Aktív közreműködés formális verifikációs vagy programszintézis projektekben (Verus, Lean, Dafny vagy hasonló)
• ▹Termelési háttérszolgáltatások nagy léptékű üzemeltetésének tapasztalata
• ▹Felelősség elosztott rendszerekért, a konkurrencia, konszenzus és részleges hibák hibamódjainak ismerete

A munkáltatóról

A Reasonable egy alkalmazott AI kutatóvállalat, amely formális verifikációt épít a poszt-humán szoftverfejlesztéshez. Kompakt, tehetségdús technikai csapat, mély szakértelemmel gépi tanulásban, formális verifikációban és a programszemantika matematikai modelljeiben.