Інженер-дослідник AI (стиснення та квантування моделі)

Приєднуйтеся до Tether і формуйте майбутнє цифрових фінансів
У Tether ми не просто створюємо продукти, ми є піонерами глобальної фінансової революції. Наші передові рішення дають можливість компаніям — від бірж і гаманців до платіжних процесорів і банкоматів — бездоганно інтегрувати резервні токени в блокчейни. Використовуючи потужність технології блокчейн, Tether дає вам змогу зберігати, надсилати та отримувати цифрові токени миттєво, безпечно та в усьому світі, і все це за невелику частку вартості. Прозорість є основою всього, що ми робимо, гарантуючи довіру до кожної операції.

Впроваджуйте інновації з Tether
Tether Finance: наш інноваційний набір продуктів містить найнадійніший у світі стейблкойн USDT, яким покладаються сотні мільйонів у всьому світі, а також новаторські послуги токенізації цифрових активів.
Але це лише початок:
Tether Power: спонукаючи до сталого зростання, наші енергетичні рішення оптимізують надлишкову потужність для майнінгу біткойнів за допомогою екологічно чистих методів на найсучасніших георізноманітних об’єктах.
Tether Data: сприяючи проривам у технологіях штучного інтелекту та однорангових технологій, ми зменшуємо витрати на інфраструктуру та вдосконалюємо глобальні комунікації за допомогою передових рішень, таких як KEET, наш флагманський додаток, який переосмислює безпечний та приватний обмін даними.
Tether Education: Демократизуючи доступ до цифрового навчання найвищого рівня, ми надаємо людям можливість процвітати в цифровій економіці та економіці концертів, сприяючи глобальному зростанню та створюючи нові можливості.
Tether Evolution: на стику технологій і людського потенціалу ми розширюємо межі можливого, створюючи майбутнє, де інновації та людські здібності зливаються потужним, безпрецедентним способом.

Чому приєднатися до нас?
Наша команда — це глобальний центр талантів, який працює віддалено з усіх куточків світу. Якщо ви прагнете залишити слід у сфері фінансових технологій, це ваша можливість співпрацювати з одними з найяскравіших умів, розсуваючи межі та встановлюючи нові стандарти. Ми швидко росли, залишалися економічними та забезпечили собі місце лідера в галузі.
Якщо ви маєте чудові навички спілкування англійською мовою та готові зробити внесок у найінноваційнішу платформу на планеті, Tether — це місце для вас.
Чи готові ви стати частиною майбутнього?

Про роботу
Як член нашої дослідницької групи штучного інтелекту ви будете впроваджувати інновації в стиснення моделі та ефективне розгортання передових мультимодальних систем штучного інтелекту, включаючи великі мовні моделі (LLM) і моделі візуальної мови (VLM). Ваша робота буде зосереджена на зменшенні обсягу моделі та витрат на обчислення, зберігаючи при цьому точність, забезпечуючи ефективну роботу високопродуктивного ШІ на крайніх пристроях з обмеженими ресурсами. Ви будете застосовувати та вдосконалювати методи стиснення, такі як квантування, дистиляція знань та скорочення, щоб оптимізувати складні мультимодальні архітектури, які інтегрують текст, зображення та аудіо.
Ми очікуємо, що ви матимете глибокий досвід у методах стиснення моделей і міцний досвід роботи з мультимодальними архітектурами моделей. Ви засвоїте практичний, дослідницький підхід до розробки, тестування та впровадження нових стратегій стиснення, які збалансують розмір моделі, затримку, пропускну здатність і точність. У ваші обов’язки входить створення надійних конвеєрів стиснення, встановлення показників продуктивності та точності та усунення вузьких місць у виробничих висновках. Кінцева мета полягає в тому, щоб створити масштабовані системи штучного інтелекту з низьким обсягом пам’яті та малою затримкою на периферійних пристроях (тобто смартфонах), які зберігають високу точність і відчутну цінність у реальному світі.

Обов'язки
Розбийте ключові обов’язки за пунктами. Корисно зробити їх дієвими та вимірними. Це також можна згрупувати в категорії для більш складних ролей.

• Застосовуйте низькорозрядне квантування, щоб зменшити розмір моделі та затримку висновку для генеративних моделей ШІ (LLM, VLM, мультимодальних), зберігаючи при цьому точність і якість виведення.

• Використовуйте дистиляцію знань для передачі можливостей від більших моделей викладачів до менших моделей студентів, забезпечуючи ефективне багатомодальне обґрунтування тексту, зображень та аудіо.

• Впроваджуйте методи скорочення, щоб видалити зайві параметри та головки уваги, зменшивши накладні витрати на обчислення без шкоди для продуктивності завдань.

• Аналізуйте компроміси між ефективністю моделі (розміром, затримкою, пам’яттю) і точністю методів квантування, дистиляції та скорочення; пропонувати вдосконалення на основі емпіричних висновків.

• Досліджуйте та застосовуйте квантування зі змішаною точністю та інші розширені стратегії стиснення (наприклад, адаптивні графіки скорочення, дистиляція з проміжним узгодженням функцій) для оптимізації балансу точність-продуктивність.

• Будьте в курсі останніх досліджень стиснення моделей, включаючи нові методи мультимодальних і генеративних архітектур.

• Чітко документуйте методології, експерименти та результати для підтримки відтворюваності, внутрішньої співпраці та спілкування із зацікавленими сторонами.

• Пишіть технічні документи та публікуйте результати на конференціях вищого рівня (наприклад, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, AAAI), щоб розвивати сферу стиснення моделей для мультимодального ШІ.

• Ступінь у галузі інформатики або суміжної галузі. В ідеалі ступінь доктора філософії в галузі НЛП, машинного навчання або суміжної галузі, доповнений солідним досвідом у дослідженнях і розробках штучного інтелекту (з хорошими публікаціями на конференціях A*).

• Досвід роботи з фреймворками глибокого навчання PyTorch або еквівалентними фреймворками

• Практичний досвід квантування моделі, включаючи навчання з урахуванням квантування (QAT) і квантування після навчання (PTQ).

• Дослідження та практичний досвід дистиляції знань для стиснення великих моделей у менші ефективні.

• Дослідження та практичний досвід скорочення моделі для стиснення великих моделей у менші, ефективні.…

Джерело: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/tether-operations-limited/remote-ai-research-engineer-model-compression-quantization-united-kindom-225892)