Tether.to er en virksomhed inden for digitale aktiver med fokus på infrastruktur til stablecoins og blockchain-baserede betalinger. Virksomhedens Tether-tokens er designet til at bevare en værdi på 1:1 i forhold til de tilsvarende fiatvalutaer og kan overføres på tværs af flere blockchains, hvilket understøtter digitale transaktioner og grænseoverskridende betalinger. Virksomheden offentliggør også oplysninger om sine aktiver og reserver og udvikler uddannelsesinitiativer, der skal øge forståelsen af og brugen af digitale aktiver, blandt andet i Mellemøsten, Tyrkiet og Filippinerne. Med sit arbejde inden for krypto, fintech og finans bidrager Tether.to til udviklingen af alternativ finansiel infrastruktur og anvendelser af stabile digitale valutaer.
AI-forskningsingeniør inden for modelkomprimering og kvantisering
Udvikl komprimeringsmetoder til store sprogmodeller og vision-sprogmodeller, der bruges på Tethers blockchain-baserede platform for digital finans. Forbedr kvantisering, destillering og beskæring, så generativ AI kan køre effektivt på edge-enheder.
Beskrivelse
- Reducer størrelsen på generative AI-modeller og inferensforsinkelsen med lavbitkvantisering, samtidig med at nøjagtighed og outputkvalitet bevares.
- Destiller større lærermodeller til mindre elevmodeller til multimodal ræsonnering på tværs af tekst, billeder og lyd.
- Beskær overflødige modelparametre og attention-heads.
- Evaluer afvejninger mellem modelstørrelse, forsinkelse, hukommelse, gennemløb og nøjagtighed.
- Undersøg og anvend kvantisering med blandet præcision og andre avancerede komprimeringsmetoder.
- Følg forskningen i komprimering af multimodale og generative modelarkitekturer.
- Byg pålidelige komprimeringspipelines, og fastlæg målinger for ydeevne og fidelitet.
- Afhjælp flaskehalse i inferens i produktion.
- Udvikl skalerbare AI-systemer til edge-enheder som smartphones med lavt hukommelsesforbrug og kort forsinkelse.
- Dokumenter metoder, eksperimenter og resultater, så arbejdet kan reproduceres og deles.
- Skriv tekniske artikler, og publicer resultater på konferencer som NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL og AAAI.
Krav
- Have en uddannelse i datalogi eller en beslægtet disciplin.
- En ph.d. i NLP, machine learning eller en beslægtet disciplin foretrækkes.
- Have en stærk AI-forsknings- og udviklingshistorik, herunder publikationer på førende konferencer.
- Have erfaring med PyTorch eller et tilsvarende framework til deep learning.
- Have praktisk erfaring med kvantiseringsbevidst træning og kvantisering efter træning.
- Have forskningsmæssig og praktisk erfaring med vidensdestillering.
- Have forskningsmæssig og praktisk erfaring med modelbeskæring.
- Forstå neurale netværksarkitekturer og træning, herunder transformere, LLM'er, VLM'er, backpropagation, optimering og finjustering.
- Kendskab til C++ er en fordel.
- Kommunikere effektivt på engelsk.
- Angive det land, hvor du har til hensigt at arbejde.
Fordele
- Arbejd på afstand fra hvor som helst i verden.
- Samarbejd med et globalt team og eksperter inden for fintech, AI og blockchain.
- Bidrag til produkter inden for digital finans, blockchain, AI og peer-to-peer-teknologi.
- Få mulighed for at skrive tekniske artikler og publicere på førende konferencer.
- Få adgang til muligheder for fagligt samarbejde og forskningssamarbejde.