Forschungsingenieur, Infrastruktur

Warum Harvey
Bei Harvey verändern wir die Art und Weise, wie juristische und professionelle Dienstleistungen funktionieren. Durch die Kombination von bahnbrechender Agenten-KI, einer Plattform der Enterprise-Klasse und umfassendem Fachwissen gestalten wir die Art und Weise, wie wichtige Wissensarbeit in den kommenden Jahrzehnten erledigt wird, neu.
Dies ist eine seltene Chance, zum Aufbau eines Generationenunternehmens an einem echten Wendepunkt beizutragen. Wir verfügen über eine starke Produkt-Markt-Passform und eine erstklassige Investorenunterstützung. Wir skalieren schnell und definieren in Echtzeit eine neue Kategorie. Die Arbeit ist ehrgeizig, die Messlatte hoch und die Wachstumschancen – persönlich, beruflich und finanziell – unübertroffen.
Unser Team agiert schnell, übernimmt Verantwortung und ist der Mission zutiefst verpflichtet: mit Intensität zu arbeiten, nah an unseren Kunden zu bleiben und sich gegenseitig zu Spitzenleistungen anzuspornen. Wir leben nach drei Werten: Entschlossenheit, Einfachheit und Job's Not Finished. Wir handeln schnell, basierend auf einem klaren Urteil über perfekte Informationen, wir glauben, dass Einfachheit den Maßstab ausmacht, und wir geben uns nie damit zufrieden, wo wir sind. Wenn Sie zusammen mit Menschen, die diesen Antrieb teilen, die beste Arbeit Ihrer Karriere leisten möchten, würden wir gerne mit Ihnen zusammenarbeiten.
Bei Harvey wird heute über die Zukunft professioneller Dienstleistungen geschrieben – und wir fangen gerade erst an.

Rollenübersicht
Als technischer Mitarbeiter im Bereich Infrastruktur bei Harvey Research bauen Sie die Systeme auf, die uns dabei helfen, führende Open-Weight-Modelle für die juristische Arbeit anzupassen und zu verbessern.
Wir haben kürzlich unser erstes Modell, das für die juristische Arbeit entwickelt wurde, einer Nachschulung unterzogen und bauen nun das Team auf, um unsere Nachschulungsbemühungen auszuweiten. Sie sind Eigentümer der Infrastruktur, die hinter dieser Anstrengung steht: verteilte Schulungen, RL-Rollout-Systeme, die Umgebungen, in denen Modelle lernen, Tools zu verwenden und komplexe juristische Arbeitsabläufe abzuschließen, und die internen Systeme, die das Team verwendet, um Daten zu verwalten, Bewertungen durchzuführen und Schulungsaufträge zu starten und zu verfolgen. Sie helfen bei der Entscheidung, was wir bauen, was wir übernehmen und wie die Teile zusammenpassen. Sie werden Teil eines kleinen, anspruchsvollen Teams aus praxisorientierten Ingenieuren und Forschern, in dem jeder einen großen Teil des Stacks besitzt.
Wir suchen Forschungsingenieure, die anspruchsvolle ML- oder verteilte Systeme entwickelt haben, stapelübergreifend debuggen können und eng mit Forschern zusammenarbeiten möchten, um das Training schneller, zuverlässiger und einfacher iterierbar zu machen.
Erfahren Sie mehr über unsere Arbeit unter harvey.ai/research.

Was Sie tun werden

• Skalieren Sie unseren Post-Training-Stack und unterstützen Sie SFT und RL auf führenden Modellen mit offenem Gewicht.

• Erstellen Sie eine verteilte Rollout-Infrastruktur, die Modellinferenz, Tool-Ausführung und Sammlung von Schulungserfahrungen für langfristige Aufgaben koordiniert.

• Bauen Sie die Infrastruktur für reproduzierbare Agentenumgebungen auf, in denen Modelle während des Trainings und der Evaluierung mit Dokumenten, Tools und externen Systemen interagieren können.

• Beherrschen Sie die Leistung und Zuverlässigkeit von Trainingsläufen, einschließlich GPU-Auslastung, Checkpointing, Fehlerbehebung und Beobachtbarkeit.

• Identifizieren und beseitigen Sie Engpässe bei Training und Inferenz, um den Weg von der Forschungsidee zum nützlichen Ergebnis zu verkürzen.

• Erstellen Sie die internen Tools und Dienste, mit denen das Team arbeitet: Verwaltung und Versionierung von Trainingsdaten, Durchführung von Auswertungen und Durchsuchen von Ergebnissen sowie Starten und Verfolgen von Trainingsjobs und Experimenten.

• Integrieren Sie Modelle in die Produktion, einschließlich Bereitstellung, Latenz, Kosten und Online-Bewertung, damit die Forschung die Kunden schnell und sicher erreicht.

• Arbeiten Sie eng mit Forschern zusammen, um experimentelle Arbeitsabläufe in zuverlässige Systeme umzuwandeln und gleichzeitig Raum für schnelle Experimente zu schaffen.

Was Sie haben

• Erfahrung im Aufbau von ML-Infrastrukturen, verteilten Systemen oder Forschungstools mit Verantwortung für Leistung, Zuverlässigkeit und Betrieb.

• Starke Python- und allgemeine Software-Engineering-Kenntnisse für Backend-Dienste, Datensysteme und interne Tools, mit Vertrautheit mit PyTorch, JAX oder ähnlichen ML-Frameworks.

• Erfahrung mit verteiltem Training oder Inferenz, einschließlich der Diagnose von Leistungsengpässen und Fehlern im gesamten Stack.

• Verständnis der Arbeitsabläufe nach dem Training; Erfahrung mit RL-Rollouts, Agent-Umgebungen oder der Ausführung von Sandbox-Tools ist von Vorteil.

• Praktisches Urteilsvermögen darüber, was entwickelt oder übernommen werden soll, und die Fähigkeit, mit Forschern zusammenzuarbeiten und schnell zu liefern, wenn sich der Bedarf ändert.

Wir rekrutieren für diese Rolle auf mehreren Ebenen.

Abhängig von Ihrem Standort kann für Sie eine Datenschutzerklärung für Bewerber gelten. Alle unsere Datenschutzhinweise für Bewerber finden Sie hier.

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Harvey setzt sich als Arbeitgeber für Chancengleichheit ein und diskriminiert nicht aufgrund von Rasse, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität/-ausdruck, nationaler Herkunft, Behinderung, Alter, genetischen Informationen, Veteranenstatus, Familienstand, Schwangerschaft oder einer damit verbundenen Erkrankung oder einer anderen gesetzlich geschützten Grundlage.
Wir sind bestrebt, Bewerbern mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen zu bieten. Anfragen können per E-Mail gestellt werden
• • $230.000 – $340.000 • Bietet Eigenkapital • Bietet Bonus
Weitere englischsprachige Jobs in Großbritannien finden Sie auf Arbeitnow

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/harvey/research-engineer-infrastructure-london-157970)