Tether.toは、ステーブルコインのインフラストラクチャとブロックチェーンを基盤とする決済に注力するデジタル資産企業です。同社のTetherトークンは、対応する法定通貨との1対1の価値を維持するよう設計されており、複数のブロックチェーン間で移転できるため、デジタル取引や国境を越えた決済を支えています。また、資産と準備資産に関する情報を公開し、中東、トルコ、フィリピンなどでデジタル資産への理解と利用の拡大を目指す教育活動にも取り組んでいます。暗号資産、フィンテック、金融にまたがる事業を通じて、Tether.toは代替的な金融インフラと安定したデジタル通貨の活用の発展に貢献しています。
AIリサーチエンジニア：モデル圧縮・量子化
Tetherのブロックチェーン基盤のデジタル金融プラットフォームで使われる、大規模言語モデルと視覚言語モデルの圧縮手法を開発します。 量子化、蒸留、枝刈りを改良し、エッジデバイス上で生成AIを効率よく動作させます。
仕事内容
- 低ビット量子化によって生成AIモデルを小型化し、精度と出力品質を保ちながら推論の遅延を削減します。
- 大規模な教師モデルを小規模な生徒モデルに蒸留し、テキスト、画像、音声を対象とするマルチモーダル推論を実現します。
- 冗長なモデルパラメーターとアテンションヘッドを枝刈りします。
- モデルサイズ、遅延、メモリ、スループット、精度の間にあるトレードオフを評価します。
- 混合精度量子化などの高度な圧縮手法を研究し、適用します。
- マルチモーダルモデルや生成モデルのアーキテクチャ圧縮に関する研究を追跡します。
- 信頼性の高い圧縮パイプラインを構築し、性能と忠実度の指標を定義します。
- 本番環境の推論におけるボトルネックを解消します。
- スマートフォンなどのエッジデバイス向けに、メモリ使用量と遅延を抑えたスケーラブルなAIシステムを開発します。
- 手法、実験、結果を記録し、作業を再現・共有できるようにします。
- 技術論文を執筆し、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、AAAIなどの会議で成果を発表します。
応募要件
- コンピューターサイエンスまたは関連分野の学位を有すること。
- 自然言語処理、機械学習または関連分野の博士号があれば尚可。
- トップカンファレンスでの論文発表を含む、AI研究開発における優れた実績があること。
- PyTorchまたは同等の深層学習フレームワークの使用経験があること。
- 量子化を意識した学習および学習後量子化の実務経験があること。
- 知識蒸留の研究および実務経験があること。
- モデル枝刈りの研究および実務経験があること。
- Transformer、大規模言語モデル、視覚言語モデル、誤差逆伝播、最適化、ファインチューニングなど、ニューラルネットワークの構造と学習を理解していること。
- C++の知識があれば尚可。
- 英語で効果的にコミュニケーションできること。
- 勤務を希望する国を明記すること。
福利厚生
- 世界中のどこからでもリモートで勤務できます。
- グローバルチームや、フィンテック、AI、ブロックチェーン分野の専門家と協働できます。
- デジタル金融、ブロックチェーン、AI、ピアツーピア技術の製品開発に携われます。
- 技術論文を執筆し、主要な会議で発表する機会があります。
- 専門分野や研究に関する協業の機会を得られます。