Capital One je společnost působící v oblasti finančních služeb a fintechu, která nabízí kreditní karty, úvěry na automobily, bankovní produkty a spořicí produkty. Její činnost propojuje finanční odborné znalosti s technologiemi a digitálními nástroji s cílem zlepšovat způsob, jakým zákazníci spravují své finance. Kariérní zaměření společnosti zahrnuje vytváření řešení zaměřených na zákazníky v rozmanitém a inkluzivním pracovním prostředí.
Aplikovaný výzkumník 4, základní modely AI a multimodální ochranné mechanismy
Rozvíjejte multimodální ochranné mechanismy a základní modely AI pro bankovní služby společnosti Capital One. Veďte výzkum od experimentování až po produkční implementaci.
Popis
- Spolupracovat s datovými vědci, softwarovými inženýry, inženýry strojového učení a produktovými manažery na dodávání produktů využívajících AI
- Používat PyTorch, AWS Ultraclusters, Hugging Face, Lightning a související technologie k analýze rozsáhlých numerických a textových dat
- Navrhovat, trénovat, vyhodnocovat, validovat a implementovat základní modely AI
- Provádět aplikovaný výzkum, který rozvíjí schopnosti AI pro zákaznické zkušenosti nové generace
- Převádět komplexní výzkumnou a technickou práci na měřitelné obchodní cíle
- Spolupracovat se seniorními výzkumníky na technických zprávách a konferenčních příspěvcích o nových metodách a zjištěních
Požadavky
- Do plánovaného data nástupu studovat nebo mít titul PhD v elektrotechnice, počítačovém inženýrství, informatice, AI, matematice nebo příbuzném oboru; alternativně mít titul M.S. v jednom z těchto oborů a 2 roky zkušeností s aplikovaným výzkumem
- Výborně ovládat metodiky AI
- Mít zkušenosti s vývojem velkých modelů hlubokého učení pro jazyk, obrazy, události nebo grafy
- Mít odborné znalosti alespoň v jedné z oblastí: optimalizace trénování, samořízené učení, robustnost, vysvětlitelnost nebo RLHF
- Prokazatelně umět dodávat modely ve velkém měřítku pro trénovací data a inferenční úlohy
- Mít zkušenosti s přispíváním knihoven, kódu platformy nebo kódu řešení do existujících produktů
- Mít kvalitní výsledky v oblasti strojového učení, včetně publikací s prvním autorstvím nebo srovnatelných projektů
- Umět definovat a rozvíjet výzkumný program a samostatně řídit dlouhodobé projekty
- Mít praktické zkušenosti s tvorbou základních modelů a řešení AI pomocí open-source nástrojů a cloudových platforem
- Výhodou: PhD v příbuzném technickém oboru
- Výhodou: zaměření PhD na NLP pro LLM nebo magisterský titul a 5 let průmyslových zkušeností s výzkumem NLP
- Výhodou: publikace o předtrénování velkých jazykových modelů, teorii hlubokého učení nebo v uznávaných konferencích AI
- Výhodou: zkušenosti s trénováním velkého jazykového modelu od nuly s více než 10 miliardami parametrů a 500 miliardami tokenů
- Výhodou: zkušenosti se zřeďováním modelů, kvantizací, paralelismem trénování, kontrolními body gradientů nebo kompresí modelů
- Výhodou: zkušenosti s optimalizací trénování modelů s více než 10 miliardami parametrů
- Výhodou: pokročilé znalosti algoritmů hlubokého učení nebo návrhu optimalizátorů
- Výhodou: zkušenosti s návrhem kompilátorů
- Výhodou: zkušenosti s řízeným dolaďováním, dolaďováním podle instrukcí, dialogovým dolaďováním nebo dolaďováním parametrů
- Výhodou: znalost transferového učení, adaptace modelů a řízení modelů
- Výhodou: zkušenosti s nasazováním doladěných velkých jazykových modelů
- Výhodou: schopnost reprodukovat a rozšiřovat recenzovaný výzkum AI pomocí moderních open-source frameworků
- Výhodou: zkušenosti s navrhováním kontrolovaných experimentů a dokumentováním výsledků reprodukovatelnosti
Benefity
- Motivační odměna založená na výkonu může zahrnovat peněžní bonusy a/nebo dlouhodobé pobídky
- Široký, konkurenceschopný a inkluzivní balíček zdravotních, finančních a dalších benefitů navržený na podporu celkové pohody
- U nově kvalifikovaného uchazeče může být zváženo sponzorování pracovního oprávnění