Gen е глобална компания за потребителски технологии, която развива дейност в областта на киберсигурността, дигиталната поверителност, защитата на самоличността и финансовото благосъстояние. Чрез брандове като Norton, Avast, LifeLock и MoneyLion тя помага на хората да защитават своите устройства, самоличности, лична информация и финанси. Продуктите ѝ включват откриване на заплахи, реакция при пробиви в сигурността, инструменти за онлайн поверителност, банкови функции и услуги за вградени финанси чрез Engine. Gen инвестира и в сигурност, базирана на изкуствен интелект, както и в своя Gen AI Foundry, насочен към изграждането на доверие в нововъзникващи приложения на изкуствения интелект. Компанията обслужва близо 500 милиона потребители в повече от 150 държави и има две централи — в Прага и Темпе.
Старши мениджър, приложни AI изследвания – хибридно в Прага
Ръководете приложни AI изследвания в Gen в областите на езиковите модели, обучението с подсилване, компютърното зрение и свързани методи за продукти за киберсигурност. Управлявайте изследователски инженери и превръщайте моделите от експерименти в продукция в глобален мащаб.
Описание
- Ръководете практически инициативи в областта на приложния AI, включващи малки езикови модели, обучение с подсилване, агентен AI, компютърно зрение и класическо машинно обучение
- Поемете отговорност за решенията относно архитектурата, моделирането и внедряването в продукция
- Управлявайте, наставлявайте и развивайте екип от 3 до 5 изследователски инженери чрез подбор, управление на представянето, кариерно развитие и техническо наставничество
- Поддържайте екипа синхронизиран, без блокиращи фактори и фокусиран върху измерими резултати
- Създавайте прототипи на нови подходи, усъвършенствайте дизайна на моделите и подпомагайте отстраняването на проблеми при обучения върху GPU клъстери
- Определяйте и поддържайте стандарти за качество на изследванията и инженерната работа
- Наблюдавайте жизнения цикъл на приложния AI от дефинирането на проблема и стратегията за данните до обучението, донастройването, оценяването, внедряването, наблюдаемостта и непрекъснатото подобрение
- Ръководете внедряването на модели в продукция и си сътрудничете с екипите по платформата, MLOps и продуктовото инженерство
- Превръщайте бизнес и приоритети по сигурността в пътна карта за приложен AI с ясна последователност
- Обяснявайте компромисите пред висшето ръководство и докладвайте за доставката, представянето на моделите и въздействието
- Изграждайте екипни практики за проследяване на експерименти, оценяване на модели, възпроизводимост, преглед на код и отговорен AI
- Участвайте в интервюта с мениджъра по наемане, AI Research Lab, продуктовите екипи, заинтересованите страни и ръководството
Изисквания
- Магистърска или докторска степен по компютърни науки, машинно обучение, математика или сродна количествена дисциплина, или еквивалентен практически опит, доказващ задълбочени знания по дълбоко обучение
- Поне 5 години практически опит в изграждането и внедряването на системи за машинно и дълбоко обучение в продукция
- 2 – 3 или повече години ръководене или управление на малък екип от ML или изследователски инженери, включително техническо насочване, доставка, подбор и развитие на хора в няколко области на приложния AI
- Задълбочена практическа експертиза в няколко области на приложния AI, включително малки езикови модели, базирани на трансформъри, обучение с подсилване като вариантите PPO, DQN и Actor-Critic, агентни или използващи инструменти LLM системи, компютърно зрение или класическо машинно обучение
- Способност да съобразявате всеки проблем с подходящ технически подход
- Отлични умения с Python и PyTorch; опитът с JAX или TensorFlow е предимство
- Опит в обучението и донастройването на модели върху клъстери с множество GPU устройства чрез DeepSpeed, FSDP или Hugging Face Accelerate
- Стабилни познания по линейна алгебра, оптимизация, вероятности и статистика
- Способност да интерпретирате, оценявате и внедрявате методи от актуални научни публикации
- Доказан успех при внедряване на AI модели в продукция, включително потоци от данни, рамки за оценяване, квантизация или компресия, оптимизация на инференцията, контейнери, Kubernetes, облачни платформи и мониторинг след внедряване
- Опит с MLOps и инструменти за управление на експерименти като Weights & Biases, MLflow или сходни платформи
- Опит с практики за CI/CD, преглед на код и наблюдаемост
- Способност да ръководите малък технически екип чрез задаване на посока, провеждане на индивидуални срещи, предоставяне на обратна връзка, наемане на инженери и превръщане на неясни бизнес проблеми в AI системи, готови за внедряване
- Свободно владеене на английски език
- Практически подход към техническото лидерство и готовност да останете близо до кода, моделите и продукционните системи
- Мислене на човек, който едновременно води и участва
- Силен фокус върху доставянето, внедряването и измерването на модели в продукция
- Добра преценка при оценяване на възможности за приложен AI
- Ясни комуникационни умения за превръщане на сложни ML концепции в решения и компромиси
- Способност за ефективна работа в бърза, нееднозначна и високотехнологична среда при управление на сложни междуфункционални предизвикателства
- Публикации във водещи ML форуми, опит в киберсигурността, поверителността или идентичността, както и експертиза с JAX или TensorFlow са желателни
Придобивки
- Гъвкави условия на работа
- Платен отпуск
- Конкурентно възнаграждение
- Придобивки за служители
- Програми за благосъстояние
- Подкрепа, ресурси и инструменти за отлично представяне и кариерно развитие