Job
Aus Partner-Feed
Praktikum – Forschungsingenieur für maschinelles Lernen
Preis auf Anfrage
Details
- Beschäftigungsart
- Vollzeit
- Remote
- Nein
- Unternehmen
- Perplexity
Beschreibung
Automatisch aus dem English übersetzt. Der Originaltext ist maßgeblich. Maschinenübersetzung – eine genauere Version wird vorbereitet.
Praktikumsprogramm Berlin
Praktikumsprogramm: 12 - 24 Wochen, Vollzeit, persönlich im Berliner Büro.
Verantwortlichkeiten
• Steigern Sie die Suchqualität kontinuierlich – durch Modelle, Daten, Tools oder andere verfügbare Hebel.
• Trainieren und optimieren Sie umfangreiche Deep-Learning-Modelle mit Frameworks wie PyTorch und nutzen Sie verteiltes Training (z. B. PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP) und Hardwarebeschleunigung, mit Schwerpunkt auf Abruf- und Ranking-Modellen.
• Führen Sie Forschung zum Repräsentationslernen durch, einschließlich kontrastivem Lernen, Mehrsprachigkeit, Bewertung und multimodaler Modellierung für Suche und Abruf.
• Erstellen und optimieren Sie RAG-Pipelines für die Erdung und Antwortgenerierung.
Qualifikationen
• Verständnis von Such- und Abrufsystemen, einschließlich Qualitätsbewertungsprinzipien und -metriken.
• Gute Kenntnisse in PyTorch, einschließlich Erfahrung mit verteilten Trainingstechniken und Leistungsoptimierung für große Modelle.
• Interessiert am Repräsentationslernen, einschließlich kontrastivem Lernen, dichten und spärlichen Vektordarstellungen, Darstellungsfusion, sprachübergreifender Darstellungsausrichtung, Trainingsdatenoptimierung und robuster Auswertung.
• Veröffentlichungsnachweis in AI/ML-Konferenzen oder Workshops (z. B. NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, SIGIR).
Weitere englischsprachige Jobs in Deutschland finden Sie auf Arbeitnow
Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/perplexity/internship-machine-learning-research-engineer-berlin-71199)
Praktikumsprogramm: 12 - 24 Wochen, Vollzeit, persönlich im Berliner Büro.
Verantwortlichkeiten
• Steigern Sie die Suchqualität kontinuierlich – durch Modelle, Daten, Tools oder andere verfügbare Hebel.
• Trainieren und optimieren Sie umfangreiche Deep-Learning-Modelle mit Frameworks wie PyTorch und nutzen Sie verteiltes Training (z. B. PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP) und Hardwarebeschleunigung, mit Schwerpunkt auf Abruf- und Ranking-Modellen.
• Führen Sie Forschung zum Repräsentationslernen durch, einschließlich kontrastivem Lernen, Mehrsprachigkeit, Bewertung und multimodaler Modellierung für Suche und Abruf.
• Erstellen und optimieren Sie RAG-Pipelines für die Erdung und Antwortgenerierung.
Qualifikationen
• Verständnis von Such- und Abrufsystemen, einschließlich Qualitätsbewertungsprinzipien und -metriken.
• Gute Kenntnisse in PyTorch, einschließlich Erfahrung mit verteilten Trainingstechniken und Leistungsoptimierung für große Modelle.
• Interessiert am Repräsentationslernen, einschließlich kontrastivem Lernen, dichten und spärlichen Vektordarstellungen, Darstellungsfusion, sprachübergreifender Darstellungsausrichtung, Trainingsdatenoptimierung und robuster Auswertung.
• Veröffentlichungsnachweis in AI/ML-Konferenzen oder Workshops (z. B. NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, SIGIR).
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Quelle: Perplexity
Standort
Berlin, Deutschland
Inserat bereitgestellt von Perplexity.
