Инженер-исследователь искусственного интеллекта (сжатие и квантование моделей)

Присоединяйтесь к Tether и сформируйте будущее цифровых финансов
В Tether мы не просто создаем продукты, мы инициируем глобальную финансовую революцию. Наши передовые решения позволяют предприятиям — от бирж и кошельков до платежных систем и банкоматов — беспрепятственно интегрировать резервные токены в блокчейны. Используя возможности технологии блокчейна, Tether позволяет вам хранить, отправлять и получать цифровые токены мгновенно, безопасно и по всему миру, и все это за небольшую часть стоимости. Прозрачность — это основа всего, что мы делаем, обеспечивая доверие в каждой транзакции.

Внедряйте инновации вместе с Tether
Tether Finance: Наш инновационный пакет продуктов включает в себя самую надежную в мире стабильную монету USDT, которой доверяют сотни миллионов людей по всему миру, а также новаторские услуги токенизации цифровых активов.
Но это только начало:
Tether Power: Обеспечивая устойчивый рост, наши энергетические решения оптимизируют избыточную мощность для майнинга биткойнов, используя экологически чистые методы на современных объектах с географическим разнообразием.
Tether Data: Способствуя прорывам в области искусственного интеллекта и одноранговых технологий, мы сокращаем затраты на инфраструктуру и улучшаем глобальные коммуникации с помощью передовых решений, таких как KEET, нашего флагманского приложения, которое по-новому определяет безопасный и конфиденциальный обмен данными.
Tether Education: Демократизируя доступ к цифровому обучению высшего уровня, мы даем людям возможность преуспевать в цифровой экономике и экономике свободного заработка, способствуя глобальному росту и возможностям.
Tether Evolution: На стыке технологий и человеческого потенциала мы расширяем границы возможного, создавая будущее, в котором инновации и человеческие возможности сливаются мощным, беспрецедентным образом.

Зачем присоединяться к нам?
Наша команда — это глобальный источник талантов, работающий удаленно со всех уголков мира. Если вы хотите оставить след в сфере финансовых технологий, это ваша возможность сотрудничать с самыми яркими умами, расширяя границы и устанавливая новые стандарты. Мы быстро росли, оставались бережливыми и обеспечили себе место лидера в отрасли.
Если у вас отличные навыки общения на английском языке и вы готовы внести свой вклад в развитие самой инновационной платформы на планете, Tether — это место для вас.
Готовы ли вы стать частью будущего?

О работе
В качестве члена нашей исследовательской группы в области искусственного интеллекта вы будете внедрять инновации в области сжатия моделей и эффективного развертывания передовых мультимодальных систем искусственного интеллекта, включая модели большого языка (LLM) и модели языка видения (VLM). Ваша работа будет сосредоточена на уменьшении занимаемой модели и вычислительных затрат при сохранении точности, что позволит высокопроизводительному искусственному интеллекту эффективно работать на периферийных устройствах с ограниченными ресурсами. Вы будете применять и совершенствовать методы сжатия, такие как квантование, дистилляция знаний и обрезка, чтобы оптимизировать сложные мультимодальные архитектуры, объединяющие текст, изображения и аудио.
Мы ожидаем, что у вас есть глубокие знания в методах сжатия моделей и большой опыт работы в архитектурах мультимодальных моделей. Вы примените практический, основанный на исследованиях подход к разработке, тестированию и реализации новых стратегий сжатия, которые обеспечивают баланс между размером модели, задержкой, пропускной способностью и точностью. В ваши обязанности входит создание надежных конвейеров сжатия, определение показателей производительности и точности, а также устранение узких мест в производственном выводе. Конечная цель — предоставить масштабируемые системы искусственного интеллекта с малым объемом памяти и низкой задержкой на периферийных устройствах (например, смартфонах), которые сохраняют высокую точность и ощутимую реальную ценность.

Обязанности
Разбейте ключевые обязанности на пункты. Полезно сделать их действенными и измеримыми. Это также можно сгруппировать по категориям для более сложных ролей.

• Применяйте низкобитовое квантование, чтобы уменьшить размер модели и задержку вывода для генеративных моделей искусственного интеллекта (LLM, VLM, мультимодальные), сохраняя при этом точность и качество вывода.

• Используйте дистилляцию знаний для передачи возможностей от более крупных моделей учителей к более мелким моделям учащихся, обеспечивая эффективное мультимодальное рассуждение с использованием текста, изображений и аудиовходов.

• Внедрить методы сокращения для удаления избыточных параметров и внимания, сокращая вычислительные затраты без ущерба для производительности задач.

• Анализировать компромиссы между эффективностью модели (размером, задержкой, памятью) и точностью методов квантования, дистилляции и сокращения; предлагать улучшения на основе эмпирических данных.

• Исследовать и применять квантование смешанной точности и другие передовые стратегии сжатия (например, адаптивные графики сокращения, дистилляцию с сопоставлением промежуточных признаков) для оптимизации баланса точности и производительности.

• Будьте в курсе последних исследований в области сжатия моделей, включая новые методы мультимодальных и генеративных архитектур.

• Четко документируйте методологии, эксперименты и результаты, чтобы обеспечить воспроизводимость, внутреннее сотрудничество и общение с заинтересованными сторонами.

• Писать технические статьи и публиковать результаты на конференциях высшего уровня (например, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, AAAI), чтобы продвигать область сжатия моделей для мультимодального ИИ.

• Степень в области компьютерных наук или смежной области. В идеале — докторская степень в области НЛП, машинного обучения или смежных областей, дополненная солидным послужным списком в области исследований и разработок в области искусственного интеллекта (с хорошими публикациями на конференциях A *).

• Опыт работы с платформами глубокого обучения PyTorch или эквивалентными платформами.

• Практический опыт квантования модели, включая обучение с учетом квантования (QAT) и квантование после обучения (PTQ).

• Исследования и практический опыт переработки знаний для сжатия больших моделей в более мелкие и эффективные.

• Исследования и практический опыт сокращения моделей для сжатия больших моделей в более мелкие и эффективные…

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