Вакансія
З партнерського стрічки
Стажування – інженер-дослідник машинного навчання
Ціна за запитом
Деталі
- Тип зайнятості
- Повна зайнятість
- Віддалено
- Ні
- Компанія
- Perplexity
Опис
Автоматичний переклад з English. Оригінальний текст є авторитетним. Машинний переклад — готується точніший варіант.
Програма стажування Берлін
Програма стажування: 12 - 24 тижні, повний робочий день, очно в берлінському офісі.
Обов'язки
• Невпинно вдосконалюйте якість пошуку — за допомогою моделей, даних, інструментів або будь-яких інших доступних засобів.
• Навчіть і оптимізуйте широкомасштабні моделі глибокого навчання за допомогою фреймворків, таких як PyTorch, використовуючи розподілене навчання (наприклад, PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP) і апаратне прискорення, зосереджуючись на моделях пошуку та ранжирування.
• Проводити дослідження репрезентативного навчання, включаючи порівняльне навчання, багатомовне, оцінювальне та мультимодальне моделювання для пошуку та пошуку.
• Створення та оптимізація конвеєрів RAG для заземлення та генерування відповідей.
кваліфікація
• Розуміння систем пошуку та пошуку, включаючи принципи та показники оцінки якості.
• Високі навички роботи з PyTorch, включаючи досвід у методах розподіленого навчання та оптимізації продуктивності для великих моделей.
• Зацікавлений у навчанні репрезентації, включаючи контрастне навчання, щільні та розріджені векторні репрезентації, злиття репрезентацій, міжмовне вирівнювання репрезентацій, оптимізацію навчальних даних і надійне оцінювання.
• Запис публікацій на конференціях чи семінарах AI/ML (наприклад, NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, SIGIR).
Знайдіть більше англомовних вакансій у Німеччині на Arbeitnow
Джерело: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/perplexity/internship-machine-learning-research-engineer-berlin-71199)
Програма стажування: 12 - 24 тижні, повний робочий день, очно в берлінському офісі.
Обов'язки
• Невпинно вдосконалюйте якість пошуку — за допомогою моделей, даних, інструментів або будь-яких інших доступних засобів.
• Навчіть і оптимізуйте широкомасштабні моделі глибокого навчання за допомогою фреймворків, таких як PyTorch, використовуючи розподілене навчання (наприклад, PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP) і апаратне прискорення, зосереджуючись на моделях пошуку та ранжирування.
• Проводити дослідження репрезентативного навчання, включаючи порівняльне навчання, багатомовне, оцінювальне та мультимодальне моделювання для пошуку та пошуку.
• Створення та оптимізація конвеєрів RAG для заземлення та генерування відповідей.
кваліфікація
• Розуміння систем пошуку та пошуку, включаючи принципи та показники оцінки якості.
• Високі навички роботи з PyTorch, включаючи досвід у методах розподіленого навчання та оптимізації продуктивності для великих моделей.
• Зацікавлений у навчанні репрезентації, включаючи контрастне навчання, щільні та розріджені векторні репрезентації, злиття репрезентацій, міжмовне вирівнювання репрезентацій, оптимізацію навчальних даних і надійне оцінювання.
• Запис публікацій на конференціях чи семінарах AI/ML (наприклад, NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, SIGIR).
Знайдіть більше англомовних вакансій у Німеччині на Arbeitnow
Джерело: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/perplexity/internship-machine-learning-research-engineer-berlin-71199)
Це оголошення надходить із партнерського фіду. Подайте заявку на сайті джерела.
Джерело: Perplexity
Розташування
Берлін, Німеччина
Оголошення надано Perplexity.
