Capital One on finantsteenuste ja fintech-ettevõte, mis pakub krediitkaarte, autolaene ning pangandus- ja säästutooteid. Ettevõtte tegevuses ühinevad finantsalased teadmised tehnoloogia ja digitaalsete tööriistadega, et parandada seda, kuidas kliendid oma raha haldavad. Ettevõtte karjäärivõimalused keskenduvad kliendikesksete lahenduste loomisele mitmekesises ja kaasavas töökeskkonnas.
Rakendusteadlane 4, tehisintellekti alusmudelid ja multimodaalsed kaitsemehhanismid
Arenda multimodaalseid kaitsemehhanisme ja tehisintellekti alusmudeleid Capital One’i panganduskogemuste jaoks. Juhi teadustööd katsetamisest tootmislahenduseni.
Kirjeldus
- Tee koostööd andmeteadlaste, tarkvarainseneride, masinõppeinseneride ja tootejuhtidega tehisintellektil põhinevate toodete tarnimiseks
- Kasuta PyTorchi, AWS Ultraclustersi, Hugging Face’i, Lightningut ja seotud tehnoloogiaid suuremahuliste arvuliste ja tekstiliste andmete analüüsimiseks
- Kavanda, treeni, hinda, valideeri ja rakenda tehisintellekti alusmudeleid
- Tee rakendusteadust, mis edendab tehisintellekti võimekust järgmise põlvkonna kliendikogemuste jaoks
- Muuda keerukas teadus- ja tehniline töö mõõdetavateks ärieesmärkideks
- Tööta koos vanemteadlastega tehniliste aruannete ja uusi meetodeid ning tulemusi käsitlevate konverentsiettepanekute kallal
Nõuded
- Omandad või sul on kavandatud alguskuupäevaks elektrotehnika, arvutitehnika, informaatika, tehisintellekti, matemaatika või seotud valdkonna doktorikraad; alternatiivina magistrikraad ühes neist valdkondadest ja 2 aastat rakendusteaduse kogemust
- Tehisintellekti metoodikate suurepärane tundmine
- Kogemus suurte süvaõppemudelite arendamisel keele, piltide, sündmuste või graafide jaoks
- Ekspertteadmised vähemalt ühes valdkonnas: treenimise optimeerimine, isejuhitud õpe, töökindlus, seletatavus või RLHF
- Tõendatud võime tarnida mudeleid suures mahus nii treeningandmete kui ka järelduskoormuste jaoks
- Kogemus teekide, platvormikoodi või lahenduskoodi panustamisel olemasolevatesse toodetesse
- Kvaliteetsete masinõppealaste panuste register, sealhulgas esimese autori publikatsioonid või võrreldavad projektid
- Võime määratleda ja järgida teadusuuringute suunda ning juhtida pikaajalisi projekte iseseisvalt
- Praktiline kogemus tehisintellekti alusmudelite ja lahenduste loomisel avatud lähtekoodiga tööriistade ja pilveplatvormidega
- Eeliseks: doktorikraad seotud tehnilisel erialal
- Eeliseks: doktoritöö fookus NLP-l ja suurtel keelemudelitel või magistrikraad ning 5 aastat tööstusliku NLP-teaduse kogemust
- Eeliseks: publikatsioonid suurte keelemudelite eeltreenimise, süvaõppeteooria või tunnustatud tehisintellektikonverentside kohta
- Eeliseks: kogemus üle 10 miljardi parameetri ja 500 miljardi tokeniga suure keelemudeli treenimisel algusest peale
- Eeliseks: kogemus mudelite hõrendamise, kvantimise, treeningu paralleelsuse, gradientide kontrollpunktide või mudelite tihendamisega
- Eeliseks: kogemus üle 10 miljardi parameetriga mudelite treenimise optimeerimisel
- Eeliseks: süvateadmised süvaõppe algoritmidest või optimeerijate kavandamisest
- Eeliseks: kogemus kompilaatorite kavandamisel
- Eeliseks: kogemus juhendatud peenhäälestuse, juhistepõhise häälestuse, dialoogi peenhäälestuse või parameetrite häälestusega
- Eeliseks: ülekandeõppe, mudelite kohandamise ja mudelite suunamise tundmine
- Eeliseks: kogemus peenhäälestatud suurte keelemudelite juurutamisel
- Eeliseks: võime korrata ja laiendada eelretsenseeritud tehisintellektiuuringuid nüüdisaegsete avatud lähtekoodiga raamistike abil
- Eeliseks: kogemus kontrollitud katsete kavandamisel ja reprodutseeritavuse tulemuste dokumenteerimisel
Hüved
- Tulemustel põhinev motiveeriv tasu võib sisaldada rahalisi boonuseid ja/või pikaajalisi stiimuleid
- Laialdased, konkurentsivõimelised ja kaasavad tervise-, finants- ja muud hüved, mis on loodud üldise heaolu toetamiseks
- Tööloa sponsorlust võidakse kaaluda hiljuti kvalifitseerunud taotleja puhul