Ang Giotto.ai ay isang kompanya ng artificial intelligence mula sa Switzerland na bumubuo ng soberanong teknolohiya sa pangangatwiran para sa paggamit ng mga negosyo. Pinagsasama ng alok nito ang Giotto 1, isang modelong may mataas na kakayahan sa pangangatwiran na idinisenyong gumana sa iisang GPU, at isang AI operating system na naglalaman ng assistant, mga tool para sa dokumento at code, mga integration, agent, at monitoring. Maaaring gamitin ng mga organisasyon ang platform sa European cloud ng Giotto, i-deploy ito sa mga pribadong GPU, o gumamit ng mga certified na Giotto-ready hardware appliance. Nakatuon ang kompanya sa pagbibigay sa mga regulated at teknikal na team ng higit na kontrol sa data residency, imprastraktura, at mga pribadong deployment ng AI.
Junior na Mananaliksik ng AI sa Giotto.ai — Hybrid, Lausanne
Sumali sa Giotto.ai bilang Junior na Mananaliksik ng AI sa isang hybrid na tungkulin sa Lausanne. Magsanay at magsuri ng mga advanced na modelo, bumuo ng mga benchmark, at tumulong gawing handa sa produksyon ang mga ideya sa pananaliksik.
Paglalarawan
- Suriin ang kasalukuyang pananaliksik sa AI at gawing praktikal na mga eksperimento ang mahahalagang ideya
- Magsanay, mag-fine-tune, at magsuri ng mga modelong batay sa Transformer
- Suportahan ang pananaliksik sa pangangatwiran, synthetic data, pag-angkop ng modelo, at pagsusuri
- Gumawa ng mga benchmark at siyasatin ang performance ng modelo at mga pattern ng pagkabigo
- Subukan ang mga paraan upang mapahusay ang training data, mga layunin, prompt, at mga estratehiya sa inference
- Bumuo ng malinaw at maaaring uliting research software
- Itala ang mga eksperimento, natuklasan, at konklusyon
- Makipagtulungan sa mga pangkat sa pananaliksik, engineering, at produkto
- Unawain kung paano nagiging mga AI system na handa sa produksyon ang advanced na pananaliksik
Mga Kinakailangan
- Natapos na o malapit nang matapos ang master's degree sa computer science, artificial intelligence, machine learning, mathematics, physics, o iba pang quantitative na disiplina
- Matibay na pundasyon sa machine learning at deep learning
- Hands-on na karanasan sa Python at PyTorch mula sa mga akademikong proyekto, thesis, pananaliksik, o internship
- Praktikal na kaalaman sa mga arkitektura ng Transformer at malalaking language model
- Pag-unawa sa probability, statistics, linear algebra, at optimization
- Kakayahang umunawa ng mga research paper at magpatupad ng mga iminungkahing pamamaraan
- Pag-uusisang intelektuwal, kakayahang magsuri, at motibasyong matuto
- Epektibong komunikasyon at kolaboratibong pakikitungo
- Karanasan sa Hugging Face Transformers o Datasets
- Master's thesis na nakatuon sa mga LLM, pangangatwiran, multimodal learning, reinforcement learning, interpretability, o generative AI
- Karanasan sa model fine-tuning, LoRA/PEFT, synthetic data, o evaluation workflow
- Mga publikasyong pananaliksik, open-source na gawa, o kaugnay na personal na proyekto
- Pamilyaridad sa mga GPU, platform para sa experiment tracking, o cloud infrastructure
Mga Benepisyo
- Hybrid na work arrangement
- Regular na pakikipagtulungan ng team sa opisina sa Lausanne