Fundamental è un’azienda di intelligenza artificiale per le imprese e SaaS che sviluppa grandi modelli tabellari (LTM), tra cui NEXUS, per identificare schemi e prevedere risultati nei dati strutturati. La sua piattaforma di analisi predittiva aiuta le grandi organizzazioni ad applicare gli insight dei database con un uso minimo di codice o a integrare più profondamente i modelli con ambienti cloud come AWS. Nata dalla ricerca accademica, Fundamental si concentra su privacy, sicurezza e distribuzione scalabile per le applicazioni aziendali basate sui dati.
Ricercatore di machine learning — Lavoro da remoto in Israele
Entra a far parte del laboratorio di ricerca sull’IA aziendale di Fundamental per sviluppare e valutare modelli fondazionali. Migliora architetture, addestramento, valutazione e inferenza lungo l’intero ciclo di vita del machine learning.
Descrizione
- Contribuire a ideare, progettare, implementare e valutare modelli di machine learning per applicazioni reali
- Contribuire lungo l’intero ciclo di sviluppo dei modelli
- Migliorare le prestazioni dei modelli attraverso nuove architetture e tecniche di addestramento
- Definire e mantenere rigorosi protocolli di valutazione
- Sviluppare approcci per un addestramento e un’inferenza efficienti dei modelli
- Creare software di ricerca che consenta una rapida sperimentazione e validazione
Requisiti
- Solida conoscenza dell’intero processo di ricerca nel machine learning
- Solide basi di ingegneria del software
- Competenze avanzate in Python ed esperienza con framework di machine learning
- Esperienza pratica lungo l’intero ciclo di sviluppo dei modelli di IA
- Esperienza con framework e strumenti per l’infrastruttura di machine learning
- Capacità dimostrata di sviluppare nuovi metodi, algoritmi e modelli di machine learning
- Esperienza con GPU o TPU e sistemi di addestramento distribuito
- Esperienza nel dimensionamento dei modelli e delle configurazioni di addestramento
- Conoscenza dei metodi e degli algoritmi classici di machine learning
- Solida conoscenza delle tecniche di deep learning
- La specializzazione nella ricerca sulle architetture, nella distillazione, nella valutazione, nella generazione di codice, negli LLM o in un’altra area rilevante indicata costituisce un vantaggio significativo
- È preferibile avere esperienza con modelli fondazionali come gli LLM
- È preferibile aver pubblicato ricerche in conferenze sull’IA
- Sono preferibili contributi open source a progetti di machine learning
- È preferibile avere esperienza con dati tabellari o analisi predittiva
- È preferibile avere un buon piazzamento nella classifica Kaggle
Benefit
- Pacchetto di stipendio e partecipazione azionaria con una retribuzione competitiva
- Assicurazione sanitaria completa per dipendenti e persone a carico
- Congedo parentale retribuito per tutti i nuovi genitori, inclusi i genitori adottivi e quelli che ricorrono alla gestazione per altri
- Assistenza al trasferimento per i dipendenti che si spostano in una delle sedi dell’azienda
- Cultura orientata alla missione e priva di ego, che valorizza la diversità dei punti di vista, la responsabilità e l’azione decisa