Menedżer Inżynierii | Wnioskowanie

Poznaj DeepL
DeepL to globalna firma zajmująca się produktami i badaniami AI, skupiająca się na budowaniu bezpiecznych, inteligentnych rozwiązań złożonych problemów biznesowych. Ponad 200 000 klientów biznesowych i miliony osób prywatnych na 228 rynkach światowych zaufało dziś platformie Language AI firmy DeepL, która zapewnia tłumaczenia na poziomie ludzkim, lepsze pisanie i tłumaczenie głosowe w czasie rzeczywistym.
Założona w 2017 roku przez dyrektora generalnego Jarosława „Jarka” Kutylowskiego, DeepL zatrudnia obecnie około 1000 pełnych pasji pracowników i jest wspierana przez światowej sławy inwestorów, w tym Benchmark, IVP i Index Ventures.
Naszym celem jest stać się światowym liderem w dziedzinie godnej zaufania, inteligentnej technologii sztucznej inteligencji, tworząc produkty, które zapewniają lepszą komunikację, wzmacniają połączenia i wywierają znaczący wpływ. Aby to osiągnąć, potrzebujemy utalentowanych ludzi takich jak Ty, którzy dołączą do naszej podróży. Jeśli jesteś gotowy kształtować przyszłość sztucznej inteligencji i rozwijać swoją karierę w szybko zmieniającym się, zorientowanym na cel środowisku, DeepL jest Twoim kolejnym celem.

Co nas wyróżnia
To, co nas wyróżnia, to połączenie najnowocześniejszej technologii sztucznej inteligencji, sensownej pracy i kultury, w której ludzie naprawdę się rozwijają. Jesteśmy zespołem innowatorów, badaczy i twórców, których łączy wspólny cel: uwolnienie ludzkiego potencjału poprzez uczynienie pracy prostszą, inteligentniejszą i bardziej połączoną.
Kiedy dzielimy się tym, jak wygląda praca w DeepL, reakcje są w przeważającej mierze pozytywne. Może to wynikać z naszej technologii, która pomaga milionom ludzi i firm komunikować się i pracować lepiej każdego dnia, lub z zaufania, ciekawości i troski, które kształtują naszą kulturę.
Wiemy na pewno: bycie częścią DeepL oznacza dołączenie do zespołu zaangażowanego w innowacje, rozwój i dobre samopoczucie. Dowiedz się więcej o życiu w DeepL na LinkedIn, Instagramie i naszym blogu.

Poznaj zespół odpowiedzialny za tę podróż
Będziesz kierować zespołem ds. wnioskowania produkcyjnego — grupą odpowiedzialną za systemy obsługujące językowe modele sztucznej inteligencji DeepL w sposób niezawodny i wydajny na dużą skalę. Znajdujemy się na styku ambicji technicznych na poziomie badawczym i dyscypliny operacyjnej na poziomie produkcyjnym: nasza praca określa, czy modele DeepL docierają do użytkowników z opóźnieniami, niezawodnością i profilem kosztów, które sprawiają, że wdrożenie komercyjne jest opłacalne. Zespół jest właścicielem pełnego stosu do obsługi modeli — od środowisk wykonawczych wnioskowania rezydujących na GPU i infrastruktury wdrożeniowej po platformę programistyczną, która umożliwia każdemu innemu zespołowi badawczemu wprowadzenie swoich modeli do środowiska produkcyjnego. Działamy w ramach organizacji badawczej, ściśle powiązanej z infrastrukturą DeepL i funkcjami platformy, a nasze decyzje dotyczące architektury mają wpływ na każdy produkt dostarczany przez DeepL. Szersza organizacja badawcza regularnie publikuje publikacje w ACL, NeurIPS i EMNLP, a zespół ds. wnioskowania produkcyjnego wnosi tę samą kulturę rygorystyczności i innowacji do warstwy systemowej sztucznej inteligencji.

Twoje obowiązki
Jako menedżer ds. inżynierii w zespole wnioskowania o produkcji będziesz sprawować zarówno kierownictwo ludzkie, jak i kierownictwo techniczne w zespole naukowców i inżynierów ML pracujących nad systemami obsługi modeli o krytycznym znaczeniu dla wydajności. Chociaż nie jest to praktyczna rola w kodowaniu, będziesz głęboko zaangażowany w przeglądy techniczne, decyzje dotyczące architektury i kierunki badań nad stosem wnioskowania.

Będziesz:

• Kieruj i rozwijaj wysokowydajny zespół naukowców i inżynierów ML, budując solidne plany rozwoju, wspierając kulturę szczerej i nieodwetowej informacji zwrotnej oraz utrzymując wysokie standardy rygoru technicznego i dostaw.

• Posiadać plan działania zespołu w zakresie badań i rozwoju w zakresie produkcyjnych systemów wnioskowania, w ścisłej współpracy ze starszymi układami scalonymi i interesariuszami z różnych działów, równoważąc krótkoterminowe zobowiązania w zakresie niezawodności z długoterminowymi założeniami badawczymi dotyczącymi wydajności i architektury wnioskowania.

• Działać jako główny interfejs techniczny pomiędzy zespołem wnioskowania o produkcji a powiązanymi funkcjami – w tym badaniami modeli podstawowych, badaniami głosowymi, badaniami stosowanymi, infrastrukturą i produktem – zapewniając, że wyniki badań mają dobry zakres, są dobrze komunikowane i dostarczane bez tworzenia wąskich gardeł na dalszym etapie.

• Zwiększ niezawodność, wydajność i wydajność kosztową modelu stosu obsługującego DeepL, włączając w to strategiczne decyzje dotyczące ewolucji infrastruktury obsługującej (równoważenie obciążenia, automatyczne skalowanie, wybór czasu działania i wykorzystanie sprzętu).

• Działaj z dużą autonomią, definiując kierunek zespołu i dążąc do wyników w środowisku, w którym wymagania interesariuszy dotyczących produktu lub handlu mogą być niejednoznaczne lub ewoluować.

• Odgrywać aktywną rolę w identyfikowaniu, ocenie i rekrutacji talentów badawczych i inżynieryjnych w miarę dalszego rozwoju zespołu.

Cechy, których szukamy

• Masz udokumentowane doświadczenie w kierowaniu zespołem badaczy lub inżynierów ML, z doświadczeniem w rozwijaniu talentów, utrzymywaniu rygoru dostaw i utrzymywaniu równowagi między jakością badań a niezawodnością produkcji.

• Masz ugruntowane doświadczenie w informatyce, matematyce, fizyce lub porównywalnej dyscyplinie ilościowej lub posiadasz silne doświadczenie w zakresie uczenia maszynowego/systemów o równoważnej głębokości badań.

• Masz solidne podstawy w zakresie produkcyjnych systemów uczenia maszynowego, optymalizacji wnioskowania lub udostępniania modeli na dużą skalę — bezpośrednie doświadczenie z wnioskowaniem LLM, dekodowaniem spekulatywnym, kwantyzacją lub infrastrukturą obsługującą jest znaczącym wyróżnikiem.

• Możesz swobodnie operować przez cały cykl życia modelu — od przekazania szkolenia po wdrożenie produkcyjne, monitorowanie i poprawę wydajności — oraz rozumiesz ograniczenia infrastruktury i obliczeń bez konieczności bezpośredniego ich posiadania.

• Masz doskonałe umiejętności komunikacyjne i umiejętność przekładania złożonych kierunków technicznych na jasne cele zarówno dla interesariuszy technicznych, jak i nietechnicznych.

• Jesteś zorientowany na rozwiązania i jesteś zdecydowany, potrafisz określić kierunek i osiągać wyniki, nie czekając na wskazówki z góry.

Co oferujemy…

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/deepl/engineering-manager-inference-london-310572)