Інженер із прикладного машинного навчання, EMEA

Про нас:
Fireworks — це платформа для спеціалізованого інтелекту, що дозволяє компаніям створювати, навчати та обслуговувати моделі ШІ, адаптовані до їхніх власних даних, робочих процесів і продуктів. Заснована командою PyTorch і за підтримки AMD, Atreides, Benchmark Capital, Index Ventures, Lightspeed, NVIDIA, Sequoia Capital і TCV, Fireworks забезпечує виробництво ШІ за допомогою сотень найсучасніших відкритих моделей для тексту, зображень, вбудовування, аудіо та мультимодальних робочих навантажень. Сьогодні Fireworks є компанією серії D, вартість якої оцінюється в 17,5 мільярдів доларів США, і об’єднує амбітну команду, що співпрацює, яка будує майбутнє корпоративного ШІ.
Роль:
Як інженер із прикладного машинного навчання ви є технічним власником залучення клієнтів. Це те, що в усьому світі відоме як роль передового інженера; на Fireworks в регіоні EMEA він носить назву AMLE. Ви вбудовуєте невелику кількість облікових записів, працюєте в їхньому середовищі та володієте всім, що стоїть між ними та виробництвом у Fireworks: моделлю, способом обслуговування, інтеграцією, продуктивністю. Ви визначаєте обсяг роботи перед підписанням і доставляєте те, що ви планували. Глибина над широтою: кілька облікових записів, у власності впритул.
Найбільше ми цінуємо принципи мислення: міркування про незнайомі проблеми з нуля, а не з ігор. Вас оцінюватимуть за цим безпосередньо в процесі співбесіди, і сила тут може переважити прогалини в інших місцях у вашому досвіді.

Чотири шипи:

• Розробка програмного забезпечення. Ви надсилаєте виробничі системи та відчуваєте себе комфортно в незнайомій кодовій базі чи клієнтському середовищі з кінцевим терміном. Глибина бекенда та системи, потужний Python плюс принаймні одна системна мова та вільне володіння штучним інтелектом та агентною інженерією як основною частиною вашого створення.

• Машинне навчання. Ви берете відкриті моделі та покращуєте їх для завдання клієнта: SFT, LoRA та інші методи, ефективні за параметрами, навчання з підкріпленням (RLHF, RLVR), дистиляція. Не менш важливо, ви розробляєте оцінки, які відображають справжнє завдання та дозволяють їм керувати навчальними рішеннями, і ви знаєте, коли точне налаштування не є відповіддю.

• Інфраструктура та продуктивність. Ви знаєте свої графічні процесори: пропускна здатність пам’яті, ядра, паралелізм, що насправді означають показники використання. Обслуговування та оптимізація логічного висновку: квантування, спекулятивне декодування, пакетування, поведінка кешу KV, компроміс між затримкою та пропускною здатністю, обслуговування з кількома GPU та кількома вузлами, планування ємності. Ви можете вибрати ефективне розгортання, зробити його швидким і економним, і обміркувати, де є вузьке місце, перш ніж торкатися профайлера.

• Залучення клієнтів. Ви хочете бути в кімнаті. Суть цієї ролі полягає в створенні спеціалізованого інтелекту для кожного клієнта: найкращої моделі для його завдання, його даних, їхніх обмежень. Це потребує реального інтересу до проблеми клієнта, а не лише до технічної. Винятковим тут виглядає енергія засновника з клієнтами; слово є справжнім бажанням вбудовувати, пояснювати та володіти результатами разом з ними.

Основні обов'язки:

• Власні залучення: як єдиний підзвітний технічний власник розгортайте розгортання клієнта від обсягу до виробництва.

• Вбудовувати: працювати безпосередньо в командах клієнтів; достатньо добре розуміють свою область, дані та обмеження, щоб приймати рішення, яким вони довіряють.

• Навчання та налаштування: виконуйте роботу з тонкого налаштування та післянавчання там, де це потрібно для завдання, від даних до оцінки та використання моделі у виробництві.

• Оптимізація: підвищте продуктивність обслуговування та витрати на Fireworks: вибір моделі, форма розгортання та оптимізація висновків.

• Обсяг чесно: оцініть, чого можна досягти, перш ніж ми візьмемо на себе зобов’язання, і успадкуйте ваші можливості.

• Сигнал про продукт: передайте те, що клієнти потребують, до продукту та розробки з достатньою точністю, щоб бути ефективними.

Мінімальна кваліфікація:

• Спайки в двох або всіх трьох областях.

• Для підвищення рівня МЛ: формальна підготовка (PhD, PhD у стадії розробки або потужний ступінь магістра) і досвід спеціально для магістра LLM після навчання.

• Для сплеску інфраструктури: досвід роботи з інфраструктурою графічного процесора, розподіленим обслуговуванням або механізмами логічного висновку.

• Досвід засновника або інженера-засновника.

• Досвід роботи в стартапі або швидкозмінному середовищі.

Чому Феєрверк?

• Вирішуйте складні проблеми: вирішуйте проблеми на передньому краї інфраструктури штучного інтелекту, від висновків із низькою затримкою до обслуговування масштабованої моделі.

• Build What’s Next: працюйте з передовими технологіями, які впливають на те, як компанії та розробники використовують штучний інтелект у всьому світі.

• Право власності та вплив: приєднуйтеся до команди, яка швидко зростає, пристрасної роботи, де ваша робота безпосередньо формує майбутнє штучного інтелекту — жодної бюрократії, лише результат.

• Вчіться у найкращих: співпрацюйте з інженерами світового рівня та дослідниками штучного інтелекту, які процвітають завдяки цікавості та інноваціям.

Fireworks AI є роботодавцем рівних можливостей. Ми цінуємо різноманітність і прагнемо створити інклюзивне середовище для всіх інноваторів.
Знайдіть роботу у Великій Британії на Arbeitnow

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