Empleo
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Prácticas - Ingeniero de Investigación en Aprendizaje Automático
Precio a consultar
Detalles
- Tipo de empleo
- Jornada completa
- Remoto
- No
- Empresa
- Perplexity
Descripción
Traducido automáticamente de English. El texto original es el oficial. Traducción automática — se está preparando una más precisa.
Programa de prácticas Berlín
Programa de prácticas: 12 - 24 semanas, a tiempo completo, presencial en la oficina de Berlín.
Responsabilidades
• Impulsar incansablemente la calidad de la búsqueda, a través de modelos, datos, herramientas o cualquier otro recurso disponible.
• Entrene y optimice modelos de aprendizaje profundo a gran escala utilizando marcos como PyTorch, aprovechando la capacitación distribuida (por ejemplo, PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP) y la aceleración de hardware, con un enfoque en los modelos de recuperación y clasificación.
• Realizar investigaciones en aprendizaje de representación, incluido el aprendizaje contrastivo, multilingüe, evaluación y modelado multimodal para búsqueda y recuperación.
• Construir y optimizar canales RAG para conexión a tierra y generación de respuestas.
Calificaciones
• Comprensión de los sistemas de búsqueda y recuperación, incluidos los principios y métricas de evaluación de la calidad.
• Gran dominio de PyTorch, incluida experiencia en técnicas de entrenamiento distribuido y optimización del rendimiento para modelos grandes.
• Interesado en el aprendizaje de representaciones, incluido el aprendizaje contrastivo, representaciones vectoriales densas y dispersas, fusión de representaciones, alineación de representaciones multilingües, optimización de datos de entrenamiento y evaluación sólida.
• Registro de publicaciones en conferencias o talleres de AI/ML (por ejemplo, NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, SIGIR).
Encuentre más trabajos de habla inglesa en Alemania en Arbeitnow
Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/perplexity/internship-machine-learning-research-engineer-berlin-71199)
Programa de prácticas: 12 - 24 semanas, a tiempo completo, presencial en la oficina de Berlín.
Responsabilidades
• Impulsar incansablemente la calidad de la búsqueda, a través de modelos, datos, herramientas o cualquier otro recurso disponible.
• Entrene y optimice modelos de aprendizaje profundo a gran escala utilizando marcos como PyTorch, aprovechando la capacitación distribuida (por ejemplo, PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP) y la aceleración de hardware, con un enfoque en los modelos de recuperación y clasificación.
• Realizar investigaciones en aprendizaje de representación, incluido el aprendizaje contrastivo, multilingüe, evaluación y modelado multimodal para búsqueda y recuperación.
• Construir y optimizar canales RAG para conexión a tierra y generación de respuestas.
Calificaciones
• Comprensión de los sistemas de búsqueda y recuperación, incluidos los principios y métricas de evaluación de la calidad.
• Gran dominio de PyTorch, incluida experiencia en técnicas de entrenamiento distribuido y optimización del rendimiento para modelos grandes.
• Interesado en el aprendizaje de representaciones, incluido el aprendizaje contrastivo, representaciones vectoriales densas y dispersas, fusión de representaciones, alineación de representaciones multilingües, optimización de datos de entrenamiento y evaluación sólida.
• Registro de publicaciones en conferencias o talleres de AI/ML (por ejemplo, NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, SIGIR).
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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/perplexity/internship-machine-learning-research-engineer-berlin-71199)
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Fuente: Perplexity
Ubicación
Berlín, Alemania
Publicación proporcionada por Perplexity.
