Ingeniero de Investigación de IA (Compresión y Cuantización de Modelos)

Únase a Tether y dé forma al futuro de las finanzas digitales
En Tether, no solo creamos productos, somos pioneros en una revolución financiera global. Nuestras soluciones de vanguardia permiten a las empresas (desde casas de cambio y billeteras hasta procesadores de pagos y cajeros automáticos) integrar perfectamente tokens respaldados por reservas en todas las cadenas de bloques. Al aprovechar el poder de la tecnología blockchain, Tether le permite almacenar, enviar y recibir tokens digitales de forma instantánea, segura y global, todo por una fracción del costo. La transparencia es la base de todo lo que hacemos, garantizando la confianza en cada transacción.

Innovar con Tether
Tether Finance: nuestro innovador conjunto de productos incluye la moneda estable más confiable del mundo, USDT, en la que confían cientos de millones de personas en todo el mundo, junto con servicios pioneros de tokenización de activos digitales.
Pero eso es sólo el comienzo:
Tether Power: impulsando el crecimiento sostenible, nuestras soluciones energéticas optimizan el exceso de energía para la minería de Bitcoin mediante prácticas ecológicas en instalaciones geodiversas de última generación.
Tether Data: impulsando avances en inteligencia artificial y tecnología peer-to-peer, reducimos los costos de infraestructura y mejoramos las comunicaciones globales con soluciones de vanguardia como KEET, nuestra aplicación insignia que redefine el intercambio de datos seguro y privado.
Tether Education: democratizando el acceso al aprendizaje digital de primer nivel, empoderamos a las personas para que prosperen en las economías digitales y de trabajo informal, impulsando el crecimiento y las oportunidades globales.
Tether Evolution: en la intersección de la tecnología y el potencial humano, estamos superando los límites de lo que es posible, creando un futuro donde la innovación y las capacidades humanas se fusionan de maneras poderosas y sin precedentes.

¿Por qué unirse a nosotros?
Nuestro equipo es una potencia de talento global que trabaja de forma remota desde todos los rincones del mundo. Si le apasiona dejar una huella en el espacio fintech, esta es su oportunidad de colaborar con algunas de las mentes más brillantes, superando límites y estableciendo nuevos estándares. Hemos crecido rápidamente, nos hemos mantenido ágiles y hemos asegurado nuestro lugar como líder en la industria.
Si tienes excelentes habilidades de comunicación en inglés y estás listo para contribuir a la plataforma más innovadora del planeta, Tether es el lugar para ti.
¿Estás listo para ser parte del futuro?

sobre el trabajo
Como miembro de nuestro equipo de investigación de IA, impulsará la innovación en la compresión de modelos y la implementación eficiente de sistemas avanzados de IA multimodal, incluidos modelos de lenguaje grande (LLM) y modelos de visión-lenguaje (VLM). Su trabajo se centrará en reducir la huella del modelo y el costo computacional, preservando al mismo tiempo la precisión, permitiendo que la IA de alto rendimiento se ejecute de manera eficiente en dispositivos perimetrales con recursos limitados. Aplicará y avanzará en técnicas de compresión como cuantificación, destilación de conocimientos y poda para optimizar arquitecturas multimodales complejas que integran texto, imágenes y audio.
Esperamos que tenga una amplia experiencia en métodos de compresión de modelos y una sólida experiencia en arquitecturas de modelos multimodales. Adoptará un enfoque práctico basado en la investigación para desarrollar, probar e implementar estrategias de compresión novedosas que equilibren el tamaño, la latencia, el rendimiento y la precisión del modelo. Sus responsabilidades incluyen crear canales de compresión sólidos, establecer métricas de rendimiento y fidelidad y abordar los cuellos de botella en la inferencia de producción. El objetivo final es ofrecer sistemas de IA escalables, con poca memoria y baja latencia en dispositivos de vanguardia (es decir, teléfonos inteligentes) que mantengan una alta fidelidad y un valor tangible en el mundo real.

Responsabilidades
Desglose las responsabilidades clave en viñetas. Es útil hacerlos procesables y mensurables. Esto también podría agruparse en categorías para roles más complejos.

• Aplique cuantificación de bits bajos para reducir el tamaño del modelo y la latencia de inferencia para modelos de IA generativos (LLM, VLM, multimodales) manteniendo al mismo tiempo la precisión y la calidad de la salida.

• Aprovechar la destilación de conocimientos para transferir capacidades de modelos de docentes más grandes a modelos de estudiantes más pequeños, permitiendo un razonamiento multimodal eficiente a través de entradas de texto, imágenes y audio.

• Implementar técnicas de poda para eliminar parámetros redundantes y cabezas de atención, reduciendo la sobrecarga computacional sin sacrificar el rendimiento de la tarea.

• Analizar las compensaciones entre la eficiencia del modelo (tamaño, latencia, memoria) y la precisión entre los métodos de cuantificación, destilación y poda; proponer mejoras basadas en hallazgos empíricos.

• Investigar y aplicar cuantificación de precisión mixta y otras estrategias de compresión avanzadas (por ejemplo, programas de poda adaptativos, destilación con coincidencia de características intermedias) para optimizar el equilibrio entre precisión y rendimiento.

• Manténgase actualizado con las últimas investigaciones en compresión de modelos, incluidas técnicas emergentes para arquitecturas generativas y multimodales.

• Documentar metodologías, experimentos y resultados claramente para respaldar la reproducibilidad, la colaboración interna y la comunicación con las partes interesadas.

• Redactar artículos técnicos y publicar hallazgos en conferencias de primer nivel (por ejemplo, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, AAAI) para avanzar en el campo de la compresión de modelos para IA multimodal.

• Licenciatura en Ciencias de la Computación o campo afín. Idealmente, un doctorado en PNL, aprendizaje automático o un campo relacionado, complementado con una sólida trayectoria en I+D de IA (con buenas publicaciones en conferencias A*).

• Experiencia con marcos de aprendizaje profundo PyTorch o marcos equivalentes

• Experiencia práctica con la cuantificación de modelos, incluido el entrenamiento consciente de la cuantificación (QAT) y la cuantificación posterior al entrenamiento (PTQ).

• Investigación y experiencia práctica en la destilación de conocimientos para comprimir modelos grandes en otros más pequeños y eficientes.

• Investigación y experiencia práctica con la poda de modelos para comprimir modelos grandes en otros más pequeños y eficientes.…

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/tether-operatives-limited/remote-ai-research-engineer-model-compression-quantization-united-kindom-225892)