Uygulamalı Makine Öğrenimi Mühendisi, EMEA

Hakkımızda:
Fireworks, şirketlerin kendi verilerine, iş akışlarına ve ürünlerine göre uyarlanmış yapay zeka modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve sunmasına olanak tanıyan özel zeka platformudur. PyTorch'un arkasındaki ekip tarafından kurulan ve AMD, Atreides, Benchmark Capital, Index Ventures, Lightspeed, NVIDIA, Sequoia Capital ve TCV tarafından desteklenen Fireworks, metin, görüntü, yerleştirme, ses ve çok modlu iş yüklerinde yüzlerce son teknolojiye sahip açık modelle üretim yapay zekasına güç veriyor. Bugün Fireworks, kurumsal yapay zekanın geleceğini inşa eden iddialı, işbirlikçi bir ekibi bir araya getiren, değeri 17,5 milyar dolar olan bir D Serisi şirkettir.
Rol:
Uygulamalı Makine Öğrenimi Mühendisi olarak müşteri etkileşiminin teknik sahibi sizsiniz. Bu, küresel olarak İleriye Konuşlandırılmış Mühendis rolü olarak bilinen şeydir; EMEA'daki Fireworks'te AMLE unvanını taşıyor. Az sayıda hesapla bütünleşirsiniz, onların ortamında çalışırsınız ve bunlar ile Fireworks'te üretim arasında ne varsa ona sahip olursunuz: model, sunum yolu, entegrasyon, performans. İmzadan önce işin kapsamını belirlersiniz ve kapsamına aldığınız şeyi teslim edersiniz. Genişlikten ziyade derinlik: uçtan uca sahip olunan az sayıda hesap.
En çok değer verdiğimiz şey ilk prensip düşüncesidir: alışılmadık problemler hakkında taktik kitaplardan ziyade temelden akıl yürütmek. Bu konuda doğrudan görüşme sürecinde değerlendirileceksiniz ve buradaki gücünüz, arka planınızın başka yerlerindeki boşluklardan daha ağır basabilir.

Dört Sivri Uç:

• Yazılım mühendisliği. Üretim sistemlerini gönderiyorsunuz ve alışılmadık bir kod tabanına veya teslim tarihi olan bir müşteri ortamına rahatlıkla girebiliyorsunuz. Arka uç ve sistem derinliği, güçlü Python'a ek olarak en az bir sistem dili ve derleme şeklinizin temel parçası olan yapay zeka destekli ve aracılı mühendislikte akıcılık.

• Makine öğrenimi. Açık modelleri alırsınız ve bunları müşterinin görevine göre daha iyi hale getirirsiniz: SFT, LoRA ve diğer parametre açısından verimli yöntemler, takviyeli öğrenme (RLHF, RLVR), damıtma. Daha da önemlisi, gerçek görevi yansıtan değerlendirmeler tasarlarsınız ve onların eğitim kararlarını yönlendirmesine izin verirsiniz ve ince ayarın ne zaman cevap olmadığını bilirsiniz.

• Altyapı ve performans. GPU'larınızı biliyorsunuz: bellek bant genişliği, çekirdekler, paralellik, kullanım rakamlarının gerçekte ne anlama geldiği. Sunum ve çıkarım optimizasyonu: nicemleme, spekülatif kod çözme, toplu işlem, KV önbellek davranışı, gecikme ve verim değişimleri, çoklu GPU ve çok düğümlü sunum, kapasite planlama. İşe yarayan, hızlı ve ekonomik hale getiren bir dağıtımı alabilir ve bir profil oluşturucuya dokunmadan önce darboğazın nerede olduğu hakkında fikir yürütebilirsiniz.

• Müşteri katılımı. Odada olmak istiyorsun. Bu rolün amacı her müşteri için özel zeka oluşturmaktır: görevleri, verileri ve kısıtlamaları için en iyi modeli. Bu, yalnızca teknik sorunla değil, müşterinin sorunuyla gerçek anlamda ilgilenmeyi gerektirir. Burada olağanüstü olan, müşterilerle olan kurucu enerjiye benziyor; zemin, sonuçları onlarla birlikte yerleştirme, açıklama ve sahiplenme konusunda gerçek bir istektir.

Temel Sorumluluklar:

• Kendi Katılımları: Sorumlu tek teknik sahip olarak müşteri dağıtımlarını kapsam belirleme aşamasından üretim aşamasına kadar gerçekleştirin.

• Yerleştirme: Doğrudan müşteri ekiplerinin içinde çalışın; Güvendikleri kararları verebilecek kadar etki alanlarını, verilerini ve kısıtlamalarını anlıyorlar.

• Eğitin ve Ayarlayın: Verilerden değerlendirmeye ve üretimde hizmet veren bir modele kadar, katılımın ihtiyaç duyduğu yerlerde ince ayar ve eğitim sonrası çalışmaları yürütün.

• Optimize Et: Fireworks'te sunum performansını ve maliyetini artırın: model seçimi, dağıtım şekli ve çıkarım optimizasyonu.

• Dürüst Bir Şekilde Kapsam Belirleyin: Taahhütte bulunmadan önce neyin başarılabilir olduğunu değerlendirin ve kapsamını devralın.

• Ürün Sinyali: Müşterilerin ihtiyaç duyduğu şeyleri eyleme geçirilebilmesi için yeterli hassasiyetle ürüne ve mühendisliğe geri gönderin.

Asgari Nitelikler:

• İki veya üç alanın tamamında ani artışlar.

• Makine öğrenimi artışı için: örgün eğitim (Doktora, devam eden doktora veya güçlü bir Yüksek Lisans) ve özellikle eğitim sonrası Yüksek Lisans eğitimlerini deneyimleyin.

• Altyapı artışı için: GPU altyapısı, dağıtılmış hizmet veya çıkarım motorları deneyimi.

• Kurucu veya kurucu mühendis deneyimi.

• Yeni başlayan veya hızlı tempolu bir ortamda deneyim.

Neden Havai Fişek?

• Zor Sorunları Çözün: Düşük gecikmeli çıkarımlardan ölçeklenebilir model sunumuna kadar yapay zeka altyapısının ön saflarında yer alan zorlukların üstesinden gelin.

• Sırada Ne Varsa Oluşturun: İşletmelerin ve geliştiricilerin yapay zekadan küresel olarak yararlanma şeklini etkileyen son teknolojiyle çalışın.

• Sahiplenme ve Etki: Çalışmanızın yapay zekanın geleceğini doğrudan şekillendirdiği, hızla büyüyen, tutkulu bir ekibe katılın; bürokrasi yok, yalnızca sonuçlar var.

• En İyisinden Öğrenin: Merak ve yenilikçilikten beslenen birinci sınıf mühendisler ve yapay zeka araştırmacılarıyla işbirliği yapın.

Fireworks AI, fırsat eşitliği sağlayan bir işverendir. Çeşitliliği kutluyoruz ve tüm yenilikçiler için kapsayıcı bir ortam yaratmaya kararlıyız.
Arbeitnow'da Birleşik Krallık'ta İş Bul

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/fireworks/applied-machine-learning-engineer-emea-london-117330)