Gen je globalna tvrtka za potrošačku tehnologiju koja djeluje u područjima kibernetičke sigurnosti, digitalne privatnosti, zaštite identiteta i financijskog blagostanja. Putem brendova kao što su Norton, Avast, LifeLock i MoneyLion pomaže ljudima zaštititi njihove uređaje, identitete, osobne podatke i financije. Njezini proizvodi obuhvaćaju otkrivanje prijetnji, odgovor na povrede podataka, alate za zaštitu privatnosti na internetu, bankarske funkcije i usluge ugrađenih financija putem platforme Engine. Gen također ulaže u sigurnost pokretanu umjetnom inteligencijom i svoj Gen AI Foundry, usmjeren na izgradnju povjerenja u nove aplikacije umjetne inteligencije. Tvrtka pruža usluge za gotovo 500 milijuna korisnika u više od 150 zemalja, a njezina dva sjedišta nalaze se u Pragu i Tempeu.
Viši menadžer za primijenjena AI istraživanja – hibridno u Pragu
Vodite primijenjena AI istraživanja u tvrtki Gen u područjima jezičnih modela, učenja potkrepljivanjem, računalnog vida i povezanih metoda za proizvode kibernetičke sigurnosti. Upravljajte istraživačkim inženjerima i pretvarajte modele iz eksperimenta u produkciju na globalnoj razini.
Opis
- Vodite praktične inicijative primijenjene umjetne inteligencije koje obuhvaćaju male jezične modele, učenje potkrepljivanjem, agentsku umjetnu inteligenciju, računalni vid i klasično strojno učenje
- Preuzmite odgovornost za odluke o arhitekturi, modeliranju i uvođenju u produkciju
- Upravljajte, mentorirajte i razvijajte tim od 3 do 5 istraživačkih inženjera kroz zapošljavanje, upravljanje učinkom, razvoj karijere i tehničko mentorstvo
- Održavajte usklađenost i prohodnost rada tima te usmjerenost na mjerljive rezultate
- Izrađujte prototipove novih pristupa, unapređujte dizajn modela i podržavajte otklanjanje pogrešaka u treniranju na GPU klasterima
- Definirajte i održavajte standarde kvalitete istraživanja i inženjerstva
- Nadzirite životni ciklus primijenjene umjetne inteligencije od definiranja problema i podatkovne strategije do treniranja, finog podešavanja, evaluacije, implementacije, opservabilnosti i stalnog poboljšanja
- Pokrećite isporuku modela u produkciju i surađujte s timovima za platformu, MLOps i razvoj proizvoda
- Pretvorite poslovne i sigurnosne prioritete u plan primijenjene umjetne inteligencije s jasnim redoslijedom
- Objašnjavajte kompromise višem rukovodstvu i izvještavajte o isporuci, performansama modela i učinku
- Uspostavite timske prakse za praćenje eksperimenata, evaluaciju modela, reproducibilnost, pregled koda i odgovornu umjetnu inteligenciju
- Sudjelujte u razgovorima za posao s voditeljem zapošljavanja, AI Research Labom, proizvodnim timovima, dionicima i vodstvom
Zahtjevi
- M.Sc. ili Ph.D. iz računalnih znanosti, strojnog učenja, matematike ili srodnog kvantitativnog područja, odnosno ekvivalentno praktično iskustvo koje pokazuje duboku stručnost u dubokom učenju
- Najmanje 5 godina praktičnog iskustva u izgradnji i uvođenju sustava strojnog i dubokog učenja u produkciju
- 2 do 3 ili više godina vođenja ili upravljanja malim timom ML ili istraživačkih inženjera, uključujući tehničko usmjeravanje, isporuku, zapošljavanje i razvoj ljudi u više područja primijenjene umjetne inteligencije
- Duboka praktična stručnost u nekoliko područja primijenjene umjetne inteligencije, uključujući male jezične modele temeljene na transformerima, učenje potkrepljivanjem poput varijanti PPO-a, DQN-a i Actor-Critica, agentske ili alatima opremljene LLM sustave, računalni vid ili klasično strojno učenje
- Sposobnost odabira odgovarajućeg tehničkog pristupa za svaki problem
- Izvrsno poznavanje Pythona i PyTorcha; iskustvo s JAX-om ili TensorFlowom je prednost
- Iskustvo u treniranju i finom podešavanju modela na klasterima s više GPU-ova uz DeepSpeed, FSDP ili Hugging Face Accelerate
- Čvrsto razumijevanje linearne algebre, optimizacije, vjerojatnosti i statistike
- Sposobnost tumačenja, procjene i implementacije metoda iz recentnih istraživačkih radova
- Dokazani uspjeh u uvođenju AI modela u produkciju, uključujući podatkovne cjevovode, sustave za evaluaciju, kvantizaciju ili kompresiju, optimizaciju inferencije, spremnike, Kubernetes, platforme u oblaku i nadzor nakon implementacije
- Iskustvo s MLOps alatima i alatima za upravljanje eksperimentima kao što su Weights & Biases, MLflow ili usporedive platforme
- Iskustvo s praksama CI/CD-a, pregleda koda i opservabilnosti
- Sposobnost vođenja malog tehničkog tima postavljanjem smjera, održavanjem individualnih sastanaka, davanjem povratnih informacija, zapošljavanjem inženjera i pretvaranjem nejasnih poslovnih problema u AI sustave spremne za implementaciju
- Tečno znanje engleskog jezika
- Praktičan pristup tehničkom vodstvu uz spremnost da ostanete blizu koda, modela i produkcijskih sustava
- Mentalitet igrača-trenera
- Snažna usmjerenost na isporuku, implementaciju i mjerenje modela u produkciji
- Razborita prosudba pri procjeni prilika za primijenjenu umjetnu inteligenciju
- Jasne komunikacijske vještine za pretvaranje složenih ML koncepata u odluke i kompromise
- Sposobnost učinkovitog rada u brzom, nejasnom i tehnološki naprednom okruženju uz upravljanje složenim međufunkcionalnim izazovima
- Publikacije na vodećim ML skupovima, iskustvo u kibernetičkoj sigurnosti, privatnosti ili identitetu te stručnost u JAX-u ili TensorFlowu poželjni su
Pogodnosti
- Fleksibilni načini rada
- Plaćeni godišnji odmor
- Konkurentna naknada
- Pogodnosti za zaposlenike
- Programi dobrobiti
- Podrška, resursi i alati za uspješan rad i razvoj karijere