Работа
Из фида партнера
Инженер-исследователь, Кузница
Цена по запросу
Детали
- Тип занятости
- Полная занятость
- Удалённо
- Нет
- Компания
- Mistral.ai
Описание
Автоматически переведено с языка English. Оригинальный текст является основным. Машинный перевод — готовится более точный вариант.
О Мистрале
Mistral предлагает комплексные решения в области искусственного интеллекта: от передовых моделей до инструментов разработки, приложений и вычислений. Мы сотрудничаем с предприятиями, решающими самые сложные проблемы в таких важных отраслях, как финансы, производство, оборона, здравоохранение и государственный сектор, совместно создавая индивидуальные системы искусственного интеллекта, которые они могут использовать на своих условиях.
Мы — динамичная, сплоченная команда, увлеченная искусственным интеллектом и его потенциалом преобразования общества. Наш разнообразный персонал процветает в конкурентной среде и стремится внедрять инновации. Наши команды распределены по Европе, Северной Америке, Азии и Ближнему Востоку. Мы креативны, с низким эго и командным духом.
Краткое описание ролей
Будучи инженером-исследователем в Forge, вы превратите реальные требования клиентов в надежные рабочие процессы обучения и развертывания. Вы будете комплексно работать над адаптацией модели и постобучением (CPT/SFT/RL/дистилляция), оценкой, данными и инфраструктурой. Эта роль объединяет исследовательские эксперименты и производственные ограничения.
Эта роль принадлежит отделу прикладных наук, который напрямую влияет на результаты работы клиентов. Вы будете тесно сотрудничать с учеными, инженерами, специалистами по продуктам и клиентами, чтобы гарантировать, что проекты Forge реализуются, удобны в обслуживании и им можно доверять.
Фокус интервью может варьироваться (алгоритмы, инфраструктура, оценки или данные). Чтобы подать заявку, вам не обязательно соответствовать каждому пункту ниже.
Что ты будешь делать
• Создавайте и совершенствуйте рабочие процессы после обучения и оценки (CPT/SFT/RL/дистилляция), превращая прототипы в повторяемые «рецепты» Forge.
• Разработать инструменты и конвейеры для создания синтетических данных, их обработки, обучения, оценки и развертывания.
• Отладка и усиление крупномасштабных систем машинного обучения: распределенное обучение, планирование/выполнение, контрольные точки, наблюдаемость и воспроизводимость.
• Улучшайте кодовую базу Forge с помощью понятных API, тестов, документации и поддерживаемых абстракций.
• Расширьте границы нашего стека обучения RL (например, высокопроизводительное асинхронное развертывание и масштабируемые системы постобучения в масштабе передовой модели).
• Убедитесь, что развертывание Forge является плавным и адаптируемым к разнообразным клиентам (доступ к оборудованию, программный стек, облако и локальная среда и т. д.).
• Сотрудничайте с исследователями и инженерами по инфраструктуре, чтобы превратить узкие места в конкретные улучшения системы.
О тебе
• Сильные инженерные навыки Python и опыт работы с большими базами кода (тестирование, проверка кода, CI, эксплуатация).
• Практический опыт работы с PyTorch, JAX или аналогичными.
• Надежные основы систем и инфраструктуры.
• Опыт обучения или постобучения LLM: тонкая настройка, RL, дистилляция, оценка и/или конвейеры данных.
• Отличные навыки отладки в неоднозначных системах (распределенные задания, проблемы с данными, снижение качества, сбои инфраструктуры).
• Четкое общение с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами.
• Высокая свобода действий, низкое эго и комфорт в быстро меняющейся, неспецифической среде.
Приятно иметь
• Опыт распределенного обучения (FSDP, DeepSpeed, Megatron и т.д.).
• Опыт кластеризации/оркестрации (SLURM, Ray, Kubernetes, Kueue, Karpenter, Skypilot и т. д.).
• Опыт построения надежной инфраструктуры машинного обучения, систем оценки или крупномасштабных конвейеров обработки данных.
• Опыт исследований в области LLM, агентов, мультимодальных моделей, рассуждений, кода или адаптации предметной области.
• Вклады, публикации и широко используемые внутренние инструменты с открытым исходным кодом.
• Опыт обучения моделей с несколькими миллиардами параметров (предварительное обучение или RL). Получите опыт обучения работе с наборами данных петабайтного и эксабайтного масштаба.
• Способность выявлять узкие места в стеке и внедрять улучшения, исходя из первых принципов.
Что мы предлагаем
Мы предлагаем комплексный пакет льгот, предназначенный для поддержки вашего благополучия, роста и баланса между работой и личной жизнью. Льготы различаются в зависимости от страны и могут включать медицинское страхование, отпуск по уходу за ребенком, пенсионные планы, поддержку при переезде, оздоровительные программы, пособия на питание и транспорт, а также другие льготы, зависящие от местоположения.
Для получения самой последней информации о преимуществах, доступных в вашем регионе, посетите нашу страницу «Преимущества» .
Политика конфиденциальности
Ваша конфиденциальность важна для нас. Вы можете узнать больше о том, как мы обрабатываем ваши персональные данные, в нашей Политике конфиденциальности кандидатов.
Найдите работу во Франции на Arbeitnow
Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/mistralai/research-engineer-forge-paris-155448).
Mistral предлагает комплексные решения в области искусственного интеллекта: от передовых моделей до инструментов разработки, приложений и вычислений. Мы сотрудничаем с предприятиями, решающими самые сложные проблемы в таких важных отраслях, как финансы, производство, оборона, здравоохранение и государственный сектор, совместно создавая индивидуальные системы искусственного интеллекта, которые они могут использовать на своих условиях.
Мы — динамичная, сплоченная команда, увлеченная искусственным интеллектом и его потенциалом преобразования общества. Наш разнообразный персонал процветает в конкурентной среде и стремится внедрять инновации. Наши команды распределены по Европе, Северной Америке, Азии и Ближнему Востоку. Мы креативны, с низким эго и командным духом.
Краткое описание ролей
Будучи инженером-исследователем в Forge, вы превратите реальные требования клиентов в надежные рабочие процессы обучения и развертывания. Вы будете комплексно работать над адаптацией модели и постобучением (CPT/SFT/RL/дистилляция), оценкой, данными и инфраструктурой. Эта роль объединяет исследовательские эксперименты и производственные ограничения.
Эта роль принадлежит отделу прикладных наук, который напрямую влияет на результаты работы клиентов. Вы будете тесно сотрудничать с учеными, инженерами, специалистами по продуктам и клиентами, чтобы гарантировать, что проекты Forge реализуются, удобны в обслуживании и им можно доверять.
Фокус интервью может варьироваться (алгоритмы, инфраструктура, оценки или данные). Чтобы подать заявку, вам не обязательно соответствовать каждому пункту ниже.
Что ты будешь делать
• Создавайте и совершенствуйте рабочие процессы после обучения и оценки (CPT/SFT/RL/дистилляция), превращая прототипы в повторяемые «рецепты» Forge.
• Разработать инструменты и конвейеры для создания синтетических данных, их обработки, обучения, оценки и развертывания.
• Отладка и усиление крупномасштабных систем машинного обучения: распределенное обучение, планирование/выполнение, контрольные точки, наблюдаемость и воспроизводимость.
• Улучшайте кодовую базу Forge с помощью понятных API, тестов, документации и поддерживаемых абстракций.
• Расширьте границы нашего стека обучения RL (например, высокопроизводительное асинхронное развертывание и масштабируемые системы постобучения в масштабе передовой модели).
• Убедитесь, что развертывание Forge является плавным и адаптируемым к разнообразным клиентам (доступ к оборудованию, программный стек, облако и локальная среда и т. д.).
• Сотрудничайте с исследователями и инженерами по инфраструктуре, чтобы превратить узкие места в конкретные улучшения системы.
О тебе
• Сильные инженерные навыки Python и опыт работы с большими базами кода (тестирование, проверка кода, CI, эксплуатация).
• Практический опыт работы с PyTorch, JAX или аналогичными.
• Надежные основы систем и инфраструктуры.
• Опыт обучения или постобучения LLM: тонкая настройка, RL, дистилляция, оценка и/или конвейеры данных.
• Отличные навыки отладки в неоднозначных системах (распределенные задания, проблемы с данными, снижение качества, сбои инфраструктуры).
• Четкое общение с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами.
• Высокая свобода действий, низкое эго и комфорт в быстро меняющейся, неспецифической среде.
Приятно иметь
• Опыт распределенного обучения (FSDP, DeepSpeed, Megatron и т.д.).
• Опыт кластеризации/оркестрации (SLURM, Ray, Kubernetes, Kueue, Karpenter, Skypilot и т. д.).
• Опыт построения надежной инфраструктуры машинного обучения, систем оценки или крупномасштабных конвейеров обработки данных.
• Опыт исследований в области LLM, агентов, мультимодальных моделей, рассуждений, кода или адаптации предметной области.
• Вклады, публикации и широко используемые внутренние инструменты с открытым исходным кодом.
• Опыт обучения моделей с несколькими миллиардами параметров (предварительное обучение или RL). Получите опыт обучения работе с наборами данных петабайтного и эксабайтного масштаба.
• Способность выявлять узкие места в стеке и внедрять улучшения, исходя из первых принципов.
Что мы предлагаем
Мы предлагаем комплексный пакет льгот, предназначенный для поддержки вашего благополучия, роста и баланса между работой и личной жизнью. Льготы различаются в зависимости от страны и могут включать медицинское страхование, отпуск по уходу за ребенком, пенсионные планы, поддержку при переезде, оздоровительные программы, пособия на питание и транспорт, а также другие льготы, зависящие от местоположения.
Для получения самой последней информации о преимуществах, доступных в вашем регионе, посетите нашу страницу «Преимущества» .
Политика конфиденциальности
Ваша конфиденциальность важна для нас. Вы можете узнать больше о том, как мы обрабатываем ваши персональные данные, в нашей Политике конфиденциальности кандидатов.
Найдите работу во Франции на Arbeitnow
Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/mistralai/research-engineer-forge-paris-155448).
Это объявление получено из партнерского фида. Оформляйте заказ на исходном сайте.
Источник: Mistral.ai
Расположение
Париж, Франция
Объявление предоставлено Mistral.ai.