Capital One е компания за финансови услуги и финтех решения, която предлага кредитни карти, автомобилни заеми, банкови и спестовни продукти. Дейността ѝ съчетава финансов експертен опит с технологии и дигитални инструменти, за да подобрява начина, по който клиентите управляват парите си. Кариерният фокус на компанията включва създаването на решения, ориентирани към клиентите, в разнообразна и приобщаваща работна среда.
Приложен изследовател 4, основи на изкуствения интелект и мултимодални защитни механизми
Развивайте мултимодални защитни механизми и фундаментални модели на изкуствения интелект за банковите услуги на Capital One. Ръководете изследванията от експериментирането до внедряването в продукция.
Описание
- Сътрудничете с учени по данните, софтуерни инженери, инженери по машинно обучение и продуктови мениджъри за създаване на продукти, базирани на изкуствен интелект
- Използвайте PyTorch, AWS Ultraclusters, Hugging Face, Lightning и свързани технологии за анализ на мащабни числови и текстови данни
- Проектирайте, обучавайте, оценявайте, валидирайте и внедрявайте фундаментални модели на изкуствения интелект
- Провеждайте приложни изследвания, които развиват възможностите на изкуствения интелект за клиентски изживявания от следващо поколение
- Превръщайте сложните изследвания и техническата работа в измерими бизнес цели
- Работете със старши изследователи по технически доклади и конференционни публикации, представящи нови методи и резултати
Изисквания
- Към планираната дата на започване на работа следвате или притежавате докторска степен по електротехника, компютърно инженерство, компютърни науки, изкуствен интелект, математика или сродна област; алтернативно, притежавате магистърска степен в една от тези области и 2 години опит в приложни изследвания
- Отлично владеене на методологиите на изкуствения интелект
- Опит в разработването на големи модели за дълбоко обучение за език, изображения, събития или графи
- Експертни познания в поне една от областите: оптимизация на обучението, самообучение без учител, устойчивост, обяснимост или RLHF
- Доказана способност за внедряване на модели в голям мащаб при натоварвания за обучаващи данни и инференция
- Опит с принос към библиотеки, платформен код или код за решения в съществуващи продукти
- Доказани висококачествени приноси към машинното обучение, включително публикации с първо авторство или сравними проекти
- Способност да определяте и следвате изследователска програма, като самостоятелно управлявате дългосрочни проекти
- Практически опит в изграждането на фундаментални модели и решения за изкуствен интелект с инструменти с отворен код и облачни платформи
- Предимство е докторска степен в сродна техническа дисциплина
- Предимство е фокус на докторската степен върху NLP за LLM или магистърска степен плюс 5 години индустриален опит в NLP изследвания
- Предимство са публикации за предварително обучение на големи езикови модели, теория на дълбокото обучение или признати конференции по изкуствен интелект
- Предимство е опитът с обучение на голям езиков модел от нулата с над 10 милиарда параметъра и 500 милиарда токена
- Предимство е опитът със разреждане на модели, квантизация, паралелизъм при обучението, контролни точки на градиента или компресиране на модели
- Предимство е опитът с оптимизиране на обучението на модели с над 10 милиарда параметъра
- Предимство са задълбочените познания по алгоритми за дълбоко обучение или проектиране на оптимизатори
- Предимство е опитът с проектиране на компилатори
- Предимство е опитът с контролирано донастройване, донастройване по инструкции, донастройване за диалог или параметрично донастройване
- Предимство е познаването на трансферното обучение, адаптирането и насочването на модели
- Предимство е опитът с внедряване на донастроени големи езикови модели
- Предимство е способността да възпроизвеждате и разширявате рецензирани изследвания в областта на изкуствения интелект със съвременни рамки с отворен код
- Предимство е опитът с проектиране на контролирани експерименти и документиране на резултатите от възпроизводимостта
Придобивки
- Възнаграждението според представянето може да включва парични бонуси и/или дългосрочни стимули
- Широк пакет от конкурентни и приобщаващи здравни, финансови и други придобивки, предназначени да подкрепят цялостното благосъстояние
- За новоквалифициран кандидат може да бъде разгледано спонсориране на разрешение за работа