קפיטל וואן היא חברת שירותים פיננסיים וטכנולוגיה פיננסית המציעה כרטיסי אשראי, הלוואות לרכב, שירותים בנקאיים ומוצרי חיסכון. פעילותה משלבת מומחיות פיננסית עם טכנולוגיה וכלים דיגיטליים כדי לשפר את האופן שבו לקוחות מנהלים את כספם. תחומי הקריירה בחברה מתמקדים בפיתוח פתרונות המותאמים ללקוחות במסגרת כוח עבודה מגוון ומכיל.
חוקר יישומי 4, יסודות בינה מלאכותית ומנגנוני הגנה רב־אופניים
קדם מנגנוני הגנה רב־אופניים ומודלי יסוד של בינה מלאכותית עבור חוויות הבנקאות של Capital One. הוביל מחקר משלב הניסויים ועד ליישום בסביבת הייצור.
ארצות הברית
קליפורניה
מסצ׳וסטס
ניו יורק
וירג׳יניה218,700 $ – 272,300 $ / שנה
באתרמשרה מלאהג׳וניוררמת בינייםשפה נדרשת: אנגליתבינה מלאכותיתתיאור
- שיתוף פעולה עם מדעני נתונים, מהנדסי תוכנה, מהנדסי למידת מכונה ומנהלי מוצר ליצירת מוצרים מבוססי בינה מלאכותית
- שימוש ב-PyTorch, ב-AWS Ultraclusters, ב-Hugging Face, ב-Lightning ובטכנולוגיות קשורות לניתוח נתונים מספריים וטקסטואליים בהיקף גדול
- תכנון, אימון, הערכה, תיקוף ויישום של מודלי יסוד של בינה מלאכותית
- ביצוע מחקר יישומי המקדם את יכולות הבינה המלאכותית עבור חוויות לקוח מהדור הבא
- המרת מחקר ועבודה טכנית מורכבים ליעדים עסקיים מדידים
- עבודה עם חוקרים בכירים על דוחות טכניים והגשות לכנסים העוסקים בשיטות ובממצאים חדשים
דרישות
- לימודי דוקטורט או דוקטורט בהנדסת חשמל, הנדסת מחשבים, מדעי המחשב, בינה מלאכותית, מתמטיקה או תחום קשור עד למועד תחילת העבודה המתוכנן; לחלופין, תואר שני באחד מהתחומים הללו עם שנתיים ניסיון במחקר יישומי
- שליטה חזקה במתודולוגיות של בינה מלאכותית
- ניסיון בפיתוח מודלי למידה עמוקה גדולים לשפה, תמונות, אירועים או גרפים
- מומחיות בלפחות אחד מהתחומים: אופטימיזציית אימון, למידה בפיקוח עצמי, חוסן, יכולת הסבר או RLHF
- יכולת מוכחת לספק מודלים בקנה מידה גדול עבור נתוני אימון ועומסי עבודה של הסקה
- ניסיון בתרומה של ספריות, קוד פלטפורמה או קוד פתרונות למוצרים קיימים
- רקורד של תרומות איכותיות ללמידת מכונה, כולל פרסומים כמחבר ראשון או פרויקטים מקבילים
- יכולת להגדיר ולקדם סדר יום מחקרי תוך ניהול עצמאי של פרויקטים ארוכי טווח
- ניסיון מעשי בבניית מודלי יסוד ופתרונות של בינה מלאכותית באמצעות כלים בקוד פתוח ופלטפורמות ענן
- יתרון: דוקטורט בתחום טכני קשור
- יתרון: מיקוד הדוקטורט בעיבוד שפה טבעית עבור מודלי שפה גדולים, או תואר שני בתוספת 5 שנות ניסיון במחקר תעשייתי בעיבוד שפה טבעית
- יתרון: פרסומים על אימון מקדים של מודלי שפה גדולים, תיאוריה של למידה עמוקה או כנסי בינה מלאכותית מוכרים
- יתרון: ניסיון באימון מודל שפה גדול מאפס עם יותר מ-10 מיליארד פרמטרים ו-500 מיליארד טוקנים
- יתרון: ניסיון בדילול מודלים, קוונטיזציה, מקביליות אימון, שמירת נקודות ביקורת של גרדיאנטים או דחיסת מודלים
- יתרון: ניסיון באופטימיזציית אימון למודלים העולים על 10 מיליארד פרמטרים
- יתרון: ידע מתקדם באלגוריתמים של למידה עמוקה או בתכנון אופטימייזרים
- יתרון: ניסיון בתכנון מהדרים
- יתרון: ניסיון בכוונון עדין בפיקוח, כוונון הוראות, כוונון עדין של דיאלוג או כוונון פרמטרים
- יתרון: ידע בלמידת העברה, התאמת מודלים והכוונת מודלים
- יתרון: ניסיון בפריסת מודלי שפה גדולים שעברו כוונון עדין
- יתרון: יכולת לשחזר ולהרחיב מחקר עמיתים בבינה מלאכותית באמצעות מסגרות קוד פתוח מודרניות
- יתרון: ניסיון בתכנון ניסויים מבוקרים ובתיעוד תוצאות הניתנות לשחזור
הטבות
- תגמול תמריצי המבוסס על ביצועים עשוי לכלול מענקים כספיים ו/או תמריצים לטווח ארוך
- מגוון רחב, תחרותי ומכיל של הטבות בריאות, הטבות פיננסיות והטבות אחרות, שנועדו לתמוך ברווחה הכללית
- אפשר לשקול מתן חסות לאישור עבודה עבור מועמד שהוסמך לאחרונה