Mistral AI kehittää edistyneitä suuria kielimalleja ja generatiivisia tekoälyjärjestelmiä organisaatioille, jotka rakentavat älykkäitä sovelluksia ja agentteja. Sen tuotevalikoimaan kuuluvat Vibe pitkän aikavälin työskentelyn ja koodauksen tekoälyavusteiseen toteuttamiseen, Studio agenttien ja sovellusten luomiseen ja käyttöön, Forge mukautettujen mallien kouluttamiseen ja arviointiin sekä Compute mallien koulutuksen ja päättelyn infrastruktuuriin. Yritys tarjoaa myös ohjelmointirajapintoja, erikoistuneita malleja, yrityskohtaisia mukautuksia, käyttöönottopalveluja ja toimialakohtaisia ratkaisuja esimerkiksi rahoitusalalle, julkiselle sektorille, teollisuuteen, energia- ja yleishyödyllisten palvelujen alalle sekä liikenteeseen. Mistral AI tukee sekä pilvipohjaisia että itse ylläpidettäviä käyttöönottoja ja keskittyy yksityisyyttä huomioivaan yrityskäyttöön sekä räätälöityihin tekoälyratkaisuihin.
LLM-tutkija, tekoäly tieteessä — Mistral AI, Pariisi, hybridityö
Kehitä suuria kielimalleja ja agenttipohjaista tekoälyä Mistral AI:n tieteellisen löytämisen ratkaisuihin. Tee yhteistyötä biologian, kemian, fysiikan ja materiaalitieteen asiantuntijoiden kanssa käytännön tekoälysovellusten edistämiseksi.
Kuvaus
- Rakenna ja optimoi suuria kielimalleja, agenttipohjaisia tekoälyjärjestelmiä ja syväoppimiskehyksiä tieteelliseen löytämiseen
- Paranna LLM-mallien suorituskykyä kirjallisuussynteesissä, autonomisissa kokeissa ja täsmällisissä johdannoissa
- Tue skaalautuvien ja yleistettävien, LLM-pohjaisten ratkaisujen päästä päähän -koulutusta tieteellisiin käyttötapauksiin
- Luo skaalautuvia työnkulkuja korkealaatuisen tieteellisen datan keräämiseen synteettisten ja joukkoistettujen prosessien avulla
- Sovella ja kehitä vahvistusoppimista sekä agenttipohjaisia järjestelmiä luonnontieteiden haasteisiin
- Työskentele alakohtaisten asiantuntijoiden kanssa tekoälymahdollisuuksien tunnistamiseksi ja mallien parantamiseksi heidän palautteensa avulla
- Auta kehittämään infrastruktuuria tieteellisten mallien koulutukseen ja avoimen lähdekoodin tekoälytyökaluja tieteeseen
- Määritä tieteen tekoälyn tutkimusprioriteetit ja tutki samalla korkean riskin ja suuren potentiaalin ideoita
- Muunna tekoälytutkimuksen edistysaskeleet mitattavaksi tieteelliseksi vaikutukseksi
Vaatimukset
- Vahva asiantuntemus suurista kielimalleista, syväoppimisesta tai agenttipohjaisesta tekoälystä
- Osoitettua menestystä tekoälyn tai koneoppimisen soveltamisesta tosielämän ongelmiin julkaisujen, avoimen lähdekoodin työn tai käyttöönotettujen järjestelmien kautta
- Laaja tietojenkäsittelytieteen kokemus
- Synteettisen datan generoinnin skaalauskokemus katsotaan eduksi
- Nykyisten LLM-arkkitehtuurien ja jälkikoulutusmenetelmien tuntemus
- Käytännön kokemus PyTorchista, TensorFlow'sta tai JAXista
- Kokemusta mallien optimointi- ja skaalausmenetelmistä, kuten hienosäädöstä ja RLHF:stä
- Kyky ymmärtää vähintään yhtä luonnontieteen alaa yleisellä tasolla
- Jatkotason erikoistuminen ja laaja perustutkintotason osaaminen jollakin luonnontieteen alalla
- Tieteellisen laskennan, numeeristen menetelmien ja suurteholaskennan hallinta
- Vahvat ohjelmistosuunnittelukäytännöt
- Kyky selittää teknisiä tekoälykonsepteja muille kuin asiantuntijoille
- Yhteistyökykyinen ja matalan egon työskentelytapa sekä valmius tarttua operatiivisiin haasteisiin
- Valmius työskennellä Pariisin toimistolla noin kolmena päivänä viikossa
Edut
- Terveydenhuollon kattavuus
- Vanhempainvapaa
- Eläkesuunnitelmat
- Muuttotuki
- Hyvinvointiohjelmat
- Ateriakorvaukset
- Kuljetuskorvaukset
- Muut sijaintikohtaiset edut