İş
Ortak beslemesinden
Yapay Zeka Araştırma Mühendisi (Model Sıkıştırma ve Niceleme)
Talep üzerine fiyat
Detaylar
- Çalışma türü
- Tam zamanlı
- Uzaktan
- Evet
- Şirket
- Tether Operations Limited
Açıklama
English dilinden otomatik çevrildi. Orijinal metin esas alınmalıdır. Makine çevirisi — daha doğru bir çeviri hazırlanıyor.
Tether'a Katılın ve Dijital Finansın Geleceğini Şekillendirin
Tether'de sadece ürünler üretmiyoruz, aynı zamanda küresel bir finans devrimine de öncülük ediyoruz. Son teknoloji çözümlerimiz, borsalardan cüzdanlara, ödeme işlemcilerinden ATM'lere kadar işletmelerin rezerv destekli tokenleri blok zincirlere sorunsuz bir şekilde entegre etmelerini sağlar. Tether, blockchain teknolojisinin gücünden yararlanarak dijital belirteçleri anında, güvenli ve küresel olarak çok düşük bir maliyetle saklamanıza, göndermenize ve almanıza olanak tanır. Şeffaflık yaptığımız her şeyin temelidir ve her işlemde güven sağlar.
Tether ile yenilik yapın
Tether Finance: Yenilikçi ürün paketimiz, öncü dijital varlık tokenizasyon hizmetlerinin yanı sıra, dünya çapında yüz milyonlarca kişinin güvendiği, dünyanın en güvenilir stablecoin'i USDT'yi içerir.
Ama bu sadece başlangıç:
Tether Gücü: Sürdürülebilir büyümeyi destekleyen enerji çözümlerimiz, son teknolojiye sahip, coğrafi çeşitliliğe sahip tesislerde çevre dostu uygulamalar kullanarak Bitcoin madenciliği için fazla gücü optimize eder.
Tether Verileri: Yapay zeka ve eşler arası teknolojideki atılımları körükleyerek, güvenli ve özel veri paylaşımını yeniden tanımlayan amiral gemisi uygulamamız KEET gibi son teknoloji çözümlerle altyapı maliyetlerini azaltıyor ve küresel iletişimi geliştiriyoruz.
Tether Eğitimi: Üst düzey dijital öğrenmeye erişimi demokratikleştirerek, bireylerin dijital ekonomilerde ve esnek ekonomilerde başarılı olmalarını sağlayarak küresel büyümeyi ve fırsatları teşvik ediyoruz.
Tether Evolution: Teknoloji ve insan potansiyelinin kesiştiği noktada, mümkün olanın sınırlarını zorluyoruz, inovasyon ve insan yeteneklerinin güçlü, benzeri görülmemiş şekillerde birleştiği bir gelecek yaratıyoruz.
Neden Bize Katılmalısınız?
Ekibimiz dünyanın her köşesinden uzaktan çalışan küresel bir yetenek merkezidir. Fintech alanında iz bırakma konusunda tutkuluysanız bu, en parlak beyinlerden bazılarıyla işbirliği yaparak sınırları zorlama ve yeni standartlar belirleme fırsatınızdır. Hızlı büyüdük, zayıf kaldık ve sektördeki lider yerimizi güvence altına aldık.
Mükemmel İngilizce iletişim becerileriniz varsa ve gezegendeki en yenilikçi platforma katkıda bulunmaya hazırsanız Tether tam size göre.
Geleceğin parçası olmaya hazır mısın?
İş hakkında
Yapay zeka araştırma ekibimizin bir üyesi olarak, büyük dil modelleri (LLM'ler) ve vizyon dili modelleri (VLM'ler) dahil olmak üzere gelişmiş çok modlu yapay zeka sistemleri için model sıkıştırma ve verimli dağıtımda yeniliği teşvik edeceksiniz. Çalışmanız, doğruluğu korurken model ayak izini ve hesaplama maliyetini azaltmaya odaklanacak ve yüksek performanslı yapay zekanın kaynakları kısıtlı uç cihazlarda verimli bir şekilde çalışmasını sağlayacak. Metin, görüntü ve sesi birleştiren karmaşık çok modlu mimarileri kolaylaştırmak için niceleme, bilgi damıtma ve budama gibi sıkıştırma tekniklerini uygulayacak ve geliştireceksiniz.
Model sıkıştırma yöntemleri konusunda derin bir uzmanlığa ve çok modlu model mimarileri konusunda güçlü bir altyapıya sahip olmanızı bekliyoruz. Model boyutunu, gecikmeyi, verimi ve doğruluğu dengeleyen yeni sıkıştırma stratejileri geliştirmek, test etmek ve uygulamak için uygulamalı, araştırmaya dayalı bir yaklaşım benimseyeceksiniz. Sorumluluklarınız arasında sağlam sıkıştırma ardışık düzenleri oluşturmak, performans ve doğruluk ölçümleri oluşturmak ve üretim çıkarımındaki darboğazları ele almak yer alır. Nihai hedef, yüksek sadakati ve somut gerçek dünya değerini koruyan uç cihazlarda (örn. akıllı telefonlar) ölçeklenebilir, düşük bellekli, düşük gecikmeli yapay zeka sistemleri sunmaktır.
Sorumluluklar
Temel sorumlulukları maddeler halinde sıralayın. Bunları uygulanabilir ve ölçülebilir hale getirmek yararlı olacaktır. Bu aynı zamanda daha karmaşık roller için kategoriler halinde gruplandırılabilir.
• Doğruluğu ve çıktı kalitesini korurken üretken yapay zeka modelleri (LLM'ler, VLM'ler, multimodal) için model boyutunu ve çıkarım gecikmesini azaltmak amacıyla düşük bit niceleme uygulayın.
• Yetenekleri daha büyük öğretmen modellerinden daha küçük öğrenci modellerine aktarmak için bilginin damıtılmasından yararlanın ve metin, görüntü ve ses girdileri arasında etkili, çok modlu akıl yürütmeye olanak sağlayın.
• Gereksiz parametreleri ve dikkat başlıklarını ortadan kaldırmak için budama tekniklerini uygulayarak görev performansından ödün vermeden hesaplama yükünü azaltın.
• Model verimliliği (boyut, gecikme, bellek) ile niceleme, damıtma ve budama yöntemleri arasındaki doğruluk arasındaki dengeleri analiz edin; Ampirik bulgulara dayalı iyileştirmeler önermek.
• Doğruluk-performans dengesini optimize etmek için karma duyarlıklı niceleme ve diğer gelişmiş sıkıştırma stratejilerini (örneğin, uyarlanabilir budama programları, ara özellik eşleştirmeli damıtma) araştırın ve uygulayın.
• Çok modlu ve üretken mimariler için yeni ortaya çıkan teknikler de dahil olmak üzere, model sıkıştırmadaki en son araştırmalarla güncel kalın.
• Tekrarlanabilirliği, dahili işbirliğini ve paydaş iletişimini desteklemek için metodolojileri, deneyleri ve sonuçları net bir şekilde belgeleyin.
• Çok modlu yapay zeka için model sıkıştırma alanını ilerletmek amacıyla teknik makaleler yazın ve üst düzey konferanslarda (örn. NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, AAAI) bulguları yayınlayın.
• Bilgisayar Bilimleri veya ilgili alanda diploma. İdeal olarak NLP, Makine Öğrenimi veya ilgili bir alanda doktora derecesi ve AI Ar-Ge alanında sağlam bir geçmiş performansı (A* konferanslarında iyi yayınlar ile).
• PyTorch derin öğrenme çerçeveleri veya eşdeğer çerçevelerle ilgili deneyim
• Hem Niceleme Farkında Eğitim (QAT) hem de Eğitim Sonrası Niceleme (PTQ) dahil olmak üzere model niceleme konusunda uygulamalı deneyim.
• Büyük modelleri daha küçük, verimli modellere sıkıştırmak için bilginin damıtılmasıyla ilgili araştırma ve uygulamalı deneyim.
• Büyük modelleri daha küçük, verimli modellere sıkıştırmak için model budama konusunda araştırma ve uygulamalı deneyim.…
Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/tether-operations-limited/remote-ai-research-engineer-model-compression-quantization-london-40920)
Tether'de sadece ürünler üretmiyoruz, aynı zamanda küresel bir finans devrimine de öncülük ediyoruz. Son teknoloji çözümlerimiz, borsalardan cüzdanlara, ödeme işlemcilerinden ATM'lere kadar işletmelerin rezerv destekli tokenleri blok zincirlere sorunsuz bir şekilde entegre etmelerini sağlar. Tether, blockchain teknolojisinin gücünden yararlanarak dijital belirteçleri anında, güvenli ve küresel olarak çok düşük bir maliyetle saklamanıza, göndermenize ve almanıza olanak tanır. Şeffaflık yaptığımız her şeyin temelidir ve her işlemde güven sağlar.
Tether ile yenilik yapın
Tether Finance: Yenilikçi ürün paketimiz, öncü dijital varlık tokenizasyon hizmetlerinin yanı sıra, dünya çapında yüz milyonlarca kişinin güvendiği, dünyanın en güvenilir stablecoin'i USDT'yi içerir.
Ama bu sadece başlangıç:
Tether Gücü: Sürdürülebilir büyümeyi destekleyen enerji çözümlerimiz, son teknolojiye sahip, coğrafi çeşitliliğe sahip tesislerde çevre dostu uygulamalar kullanarak Bitcoin madenciliği için fazla gücü optimize eder.
Tether Verileri: Yapay zeka ve eşler arası teknolojideki atılımları körükleyerek, güvenli ve özel veri paylaşımını yeniden tanımlayan amiral gemisi uygulamamız KEET gibi son teknoloji çözümlerle altyapı maliyetlerini azaltıyor ve küresel iletişimi geliştiriyoruz.
Tether Eğitimi: Üst düzey dijital öğrenmeye erişimi demokratikleştirerek, bireylerin dijital ekonomilerde ve esnek ekonomilerde başarılı olmalarını sağlayarak küresel büyümeyi ve fırsatları teşvik ediyoruz.
Tether Evolution: Teknoloji ve insan potansiyelinin kesiştiği noktada, mümkün olanın sınırlarını zorluyoruz, inovasyon ve insan yeteneklerinin güçlü, benzeri görülmemiş şekillerde birleştiği bir gelecek yaratıyoruz.
Neden Bize Katılmalısınız?
Ekibimiz dünyanın her köşesinden uzaktan çalışan küresel bir yetenek merkezidir. Fintech alanında iz bırakma konusunda tutkuluysanız bu, en parlak beyinlerden bazılarıyla işbirliği yaparak sınırları zorlama ve yeni standartlar belirleme fırsatınızdır. Hızlı büyüdük, zayıf kaldık ve sektördeki lider yerimizi güvence altına aldık.
Mükemmel İngilizce iletişim becerileriniz varsa ve gezegendeki en yenilikçi platforma katkıda bulunmaya hazırsanız Tether tam size göre.
Geleceğin parçası olmaya hazır mısın?
İş hakkında
Yapay zeka araştırma ekibimizin bir üyesi olarak, büyük dil modelleri (LLM'ler) ve vizyon dili modelleri (VLM'ler) dahil olmak üzere gelişmiş çok modlu yapay zeka sistemleri için model sıkıştırma ve verimli dağıtımda yeniliği teşvik edeceksiniz. Çalışmanız, doğruluğu korurken model ayak izini ve hesaplama maliyetini azaltmaya odaklanacak ve yüksek performanslı yapay zekanın kaynakları kısıtlı uç cihazlarda verimli bir şekilde çalışmasını sağlayacak. Metin, görüntü ve sesi birleştiren karmaşık çok modlu mimarileri kolaylaştırmak için niceleme, bilgi damıtma ve budama gibi sıkıştırma tekniklerini uygulayacak ve geliştireceksiniz.
Model sıkıştırma yöntemleri konusunda derin bir uzmanlığa ve çok modlu model mimarileri konusunda güçlü bir altyapıya sahip olmanızı bekliyoruz. Model boyutunu, gecikmeyi, verimi ve doğruluğu dengeleyen yeni sıkıştırma stratejileri geliştirmek, test etmek ve uygulamak için uygulamalı, araştırmaya dayalı bir yaklaşım benimseyeceksiniz. Sorumluluklarınız arasında sağlam sıkıştırma ardışık düzenleri oluşturmak, performans ve doğruluk ölçümleri oluşturmak ve üretim çıkarımındaki darboğazları ele almak yer alır. Nihai hedef, yüksek sadakati ve somut gerçek dünya değerini koruyan uç cihazlarda (örn. akıllı telefonlar) ölçeklenebilir, düşük bellekli, düşük gecikmeli yapay zeka sistemleri sunmaktır.
Sorumluluklar
Temel sorumlulukları maddeler halinde sıralayın. Bunları uygulanabilir ve ölçülebilir hale getirmek yararlı olacaktır. Bu aynı zamanda daha karmaşık roller için kategoriler halinde gruplandırılabilir.
• Doğruluğu ve çıktı kalitesini korurken üretken yapay zeka modelleri (LLM'ler, VLM'ler, multimodal) için model boyutunu ve çıkarım gecikmesini azaltmak amacıyla düşük bit niceleme uygulayın.
• Yetenekleri daha büyük öğretmen modellerinden daha küçük öğrenci modellerine aktarmak için bilginin damıtılmasından yararlanın ve metin, görüntü ve ses girdileri arasında etkili, çok modlu akıl yürütmeye olanak sağlayın.
• Gereksiz parametreleri ve dikkat başlıklarını ortadan kaldırmak için budama tekniklerini uygulayarak görev performansından ödün vermeden hesaplama yükünü azaltın.
• Model verimliliği (boyut, gecikme, bellek) ile niceleme, damıtma ve budama yöntemleri arasındaki doğruluk arasındaki dengeleri analiz edin; Ampirik bulgulara dayalı iyileştirmeler önermek.
• Doğruluk-performans dengesini optimize etmek için karma duyarlıklı niceleme ve diğer gelişmiş sıkıştırma stratejilerini (örneğin, uyarlanabilir budama programları, ara özellik eşleştirmeli damıtma) araştırın ve uygulayın.
• Çok modlu ve üretken mimariler için yeni ortaya çıkan teknikler de dahil olmak üzere, model sıkıştırmadaki en son araştırmalarla güncel kalın.
• Tekrarlanabilirliği, dahili işbirliğini ve paydaş iletişimini desteklemek için metodolojileri, deneyleri ve sonuçları net bir şekilde belgeleyin.
• Çok modlu yapay zeka için model sıkıştırma alanını ilerletmek amacıyla teknik makaleler yazın ve üst düzey konferanslarda (örn. NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, AAAI) bulguları yayınlayın.
• Bilgisayar Bilimleri veya ilgili alanda diploma. İdeal olarak NLP, Makine Öğrenimi veya ilgili bir alanda doktora derecesi ve AI Ar-Ge alanında sağlam bir geçmiş performansı (A* konferanslarında iyi yayınlar ile).
• PyTorch derin öğrenme çerçeveleri veya eşdeğer çerçevelerle ilgili deneyim
• Hem Niceleme Farkında Eğitim (QAT) hem de Eğitim Sonrası Niceleme (PTQ) dahil olmak üzere model niceleme konusunda uygulamalı deneyim.
• Büyük modelleri daha küçük, verimli modellere sıkıştırmak için bilginin damıtılmasıyla ilgili araştırma ve uygulamalı deneyim.
• Büyük modelleri daha küçük, verimli modellere sıkıştırmak için model budama konusunda araştırma ve uygulamalı deneyim.…
Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/tether-operations-limited/remote-ai-research-engineer-model-compression-quantization-london-40920)
Bu ilan bir ortak kaynağından gelmektedir. Başvuruyu kaynak web sitesinde yapın.
Kaynak: Tether Operations Limited
İlan Tether Operations Limited tarafından sağlanmıştır.