Makine Öğrenimi Mühendisi - Yüksek Lisans (LLM)

Biz Kimiz
Just Eat Takeaway aracılığıyla akşam yemeği sipariş ettiniz. OLX'te alım satım yaptınız. PayU ile ödeme yaptınız. Muhtemelen bugün zaten bir Prosus şirketi kullanmışsınızdır.
Biz, dünyanın önde gelen yaşam tarzı e-ticaret işletmelerinden bazılarına güç veren küresel bir teknoloji şirketi olan Prosus'uz. Her gün Hindistan, Latin Amerika, Avrupa ve ötesinde milyarlarca insan satın almak, satmak, ödeme yapmak, bağlantı kurmak ve keşfetmek için ürünlerimizi ve hizmetlerimizi kullanıyor.
Yapay zeka odaklı ekosistemimiz, e-ticaret, gıda dağıtımı, fintech ve deneyimler alanlarında 100'den fazla şirketi kapsıyor ve dünya çapında milyarlarca tüketiciye hizmet veriyor. Yapay zeka, ekiplerimizin daha hızlı oluşturmasına, ölçeklendirmesine ve hareket etmesine yardımcı olan 60.000'den fazla aktif yapay zeka aracısıyla çalışma ve yenilik yapma şeklimize güç veriyor. Yatırım ekibimiz aracılığıyla, geleceği şekillendiren kurucuları ve teknolojileri de destekliyoruz: Robotik ve otonom sistemlerden sentetik biyoloji ve öncü yapay zekaya kadar.
Beş değerimiz olan İnovasyon, Sonuçlar, İnsanlar, Etki ve Girişimcilik tarafından yönlendirilen kültür, rekabet avantajımızdır. Deneyerek gelişiyoruz; İnşa ediyoruz, test ediyoruz, öğreniyoruz, yineliyoruz.
Küresel ölçekte teknolojinin geleceğini şekillendirmek için bize katılın.
Avrupa'nın en büyük tüketici internet şirketi ve dünyanın en büyük teknoloji yatırımcılarından biri olan Prosus'taki yapay zeka ekibimize katılın. Milyonlarca kişinin çevrimiçi alışveriş yapma şeklini doğrudan etkileyen çalışmanızla, şirket genelinde büyümeyi ve yeniliği destekleyen ekipte çalışacaksınız.

Kimi arıyoruz
Etki alanına özel dil modellerimizi geliştirmek için deneyimli bir Makine Öğrenimi Mühendisi arıyoruz. Tescilli veriler üzerinde sürekli ön eğitimden, ince ayarlara ve gelişmiş eğitim sonrası tekniklere kadar tüm eğitim hattına sahip olacaksınız. Geniş ölçekte (yerleştirme modellerinden özel LLM'lere kadar) eğitim dili modelleri konusunda uygulamalı deneyime, dağıtılmış sistemlere ilişkin derin anlayışa ve araştırma konseptlerini sağlam üretim sistemlerine dönüştürme konusunda uzmanlığa sahipsiniz. Çalışmanızın milyonlarca gerçek kullanıcı tarafından dağıtıldığını ve kullanıldığını görerek motive olursunuz. Araştırma içgörülerini pratik iş etkisi ile dengelediğiniz hızlı tempolu ortamlarda başarılı olursunuz.

Ne yapacaksın

• İyileştirme fırsatlarını belirlemek ve iyileştirmeye yönelik hipotezler formüle etmek için model performansını ve eğitim verilerini analiz edin

• Model kalitesini, eğitim verimliliğini ve aşağı yönlü görev performansını iyileştirmek için deneyler tasarlayın, yürütün ve titizlikle değerlendirin

• Tescilli veri kümelerinde sürekli ön eğitim ve tam parametre ince ayarı yoluyla etki alanımız için büyük dil modellerini eğitin

• RLHF, DPO, GRPO ve diğer takviyeli öğrenme tekniklerini kullanarak eğitim sonrası ardışık düzenleri tasarlayın ve uygulayın

• DeepSpeed, FSDP, Megatron-LM veya Axolotl gibi çerçeveleri kullanarak çok düğümlü GPU kümeleri genelinde dağıtılmış eğitim altyapısı oluşturun ve optimize edin

• Kendi büyük ölçekli veri hazırlığı: filtreleme, kalite değerlendirmesi, veri tekilleştirme ve 100B+ token ölçeğinde eğitim kurumları için veri karışımı stratejileri

• Talimatlarda ince ayar ve yetenek geliştirme için yüksek kaliteli sentetik veriler oluşturun ve düzenleyin

• Uzun süren dağıtılmış işler boyunca eğitim kararlılığı sorunlarının hatalarını ayıklayın, eğitim verimini optimize edin ve model performansını izleyin

• En son makalelerdeki teknikleri uygulayın ve bunları kullanım durumlarımıza uyarlayın

• Model kalitesini ölçmek ve eğitim kararlarına rehberlik etmek için sağlam değerlendirme çerçeveleri oluşturun

• Üretim düzeyinde, iyi test edilmiş kod yazın ve ekip mühendisliği standartlarına katkıda bulunun

Asgari nitelikler

• 3 yılı aşkın makine öğrenimi mühendisliği deneyimi

• Kanıtlanmış deneyim eğitimi ve ön eğitim, sürekli ön eğitim veya sıkı değerlendirme ile ince ayar dahil olmak üzere dil modellerinin üretime dağıtılması (katıştırma modelleri, kodlayıcı modelleri veya büyük dil modelleri)

• Büyük ölçekli eğitim veri kümeleri hazırlama deneyimi: veri filtreleme, kalite değerlendirmesi, tekilleştirme stratejileri ve veri karışımı tasarımı

• Çok düğümlü işleri yönetme, arızaları ayıklama ve verimi optimize etme dahil olmak üzere dağıtılmış eğitim çerçeveleriyle (DeepSpeed, FSDP, Megatron-LM veya Axolotl) uygulamalı deneyim

• Eğitim dinamiklerinin geniş ölçekte güçlü bir şekilde anlaşılması: kayıp istikrarsızlıklarında hata ayıklama, öğrenme oranı programlarını ayarlama, uzun süren çok düğümlü işlerde eğitim istikrarını yönetme

• Eğitim kütüphanelerini (Transformers, DeepSpeed, Accelerate) kullanarak üretim deneyimine sahip uzman Python ve PyTorch

• Güçlü yazılım mühendisliği uygulamaları: sürüm kontrolü, test etme, CI/CD, kod incelemesi

Tercih edilen nitelikler

• Makine öğrenimi konferanslarında (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP) yayınlanmış araştırmalar, Hugging Face ile ilgili modeller yayınlandı, kamuya açık kıyaslamalar oluşturuldu veya açık kaynak projelere katkıda bulunuldu

• Eğitim sonrası yöntemlerle deneyim: RLHF, DPO, GRPO veya hizalama ve talimat takibi için diğer takviyeli öğrenme yaklaşımları

• Üretim çıkarımı için modelleri optimize etme deneyimini yaşayın: niceleme, model sıkıştırma, damıtma ve sunum çerçeveleri (vLLM)

• Bellek optimizasyonunun anlaşılması: degrade kontrol noktası oluşturma, karma hassas eğitim (FP16, BF16, FP8), Sıfır Optimizasyonu

• Talimat ayarlama veya etki alanı uyarlaması için sentetik veri oluşturma işlem hatları oluşturma konusunda geçmiş performans kayıtları

• Araştırma katkıları: ML konferanslarında yayınlanmış makaleler, Hugging Face ile ilgili yayınlanan modeller veya topluluk tarafından kullanılan oluşturulmuş kriterler

• Açık kaynak LLM eğitim projelerine veya araçlarına katkılar

Ne sunuyoruz

• CEO dahil üst düzey liderlerin doğrudan katılımıyla, şirket için stratejik açıdan hayati önem taşıyan yüksek etkili yapay zeka projeleri

• Son teknoloji altyapı: H200 GPU filosu, devasa özel veri kümeleri, değerlendirme ve temeller için sınır modellerine erişim (OpenAI, Anthropic, Google, Together.ai )

• En iyi Hugging Face modellerini yayınlayan, NeurIPS'te makaleler yazan, iyi bilinen kıyaslamalar oluşturan ve birden fazla üretim yapay zeka sistemi kuran uzman meslektaşlar…

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/prosus/machine-learning-engineer-llms-amsterdam-244530)