Gen — киберқауіпсіздік, цифрлық құпиялылық, жеке басты қорғау және қаржылық әл-ауқат салаларында жұмыс істейтін жаһандық тұтынушылық технологиялар компаниясы. Norton, Avast, LifeLock және MoneyLion сияқты брендтері арқылы адамдарға құрылғыларын, жеке басын, жеке ақпаратын және қаржысын қорғауға көмектеседі. Компанияның өнімдеріне қауіптерді анықтау, деректердің бұзылуына жауап беру, онлайн құпиялылық құралдары, банк қызметтері және Engine арқылы ұсынылатын ендірілген қаржы қызметтері кіреді. Gen сонымен қатар жасанды интеллектке негізделген қауіпсіздікке және жаңа пайда болып жатқан жасанды интеллект қолданбаларына деген сенімді қалыптастыруға бағытталған Gen AI Foundry жобасына инвестиция салады. Компания 150-ден астам елдегі шамамен 500 миллион пайдаланушыға қызмет көрсетеді және Прага мен Темпиде қос штаб-пәтері бар.
Аға менеджер, қолданбалы жасанды интеллект зерттеулері - Прагада гибридті жұмыс
Gen компаниясында тілдік модельдер, күшейтілген оқыту, компьютерлік көру және киберқауіпсіздік өнімдеріне қатысты әдістер бойынша қолданбалы жасанды интеллект зерттеулеріне жетекшілік етіңіз. Зерттеу инженерлерін басқарып, модельдерді эксперимент кезеңінен жаһандық ауқымдағы өндіріске енгізіңіз.
Сипаттама
- Шағын тілдік модельдер, күшейтілген оқыту, агенттік жасанды интеллект, компьютерлік көру және классикалық машиналық оқытуды қамтитын қолданбалы жасанды интеллект бастамаларына тікелей жетекшілік ету
- Архитектура, модельдеу және өндіріске енгізу шешімдеріне жауап беру
- 3-5 Зерттеу инженерінен тұратын топты жұмысқа қабылдау, өнімділікті басқару, мансаптық даму және техникалық коучинг арқылы басқару, тәлімгерлік ету және дамыту
- Топтың үйлесімді, кедергісіз және өлшенетін нәтижелерге бағытталған болуын қамтамасыз ету
- Жаңа тәсілдердің прототиптерін жасау, модель жобаларын жетілдіру және GPU кластерлеріндегі оқыту процестерін жөндеуге қолдау көрсету
- Зерттеу және инженерлік сапа стандарттарын анықтау және сақтау
- Қолданбалы жасанды интеллекттің проблеманы анықтау мен деректер стратегиясынан оқытуға, дәл баптауға, бағалауға, орналастыруға, бақылануы мен үздіксіз жетілдірілуіне дейінгі өмірлік циклін қадағалау
- Модельдерді өндіріске жеткізуді басқару және Platform, MLOps және Product Engineering топтарымен ынтымақтасу
- Бизнес және қауіпсіздік басымдықтарын нақты реттелген қолданбалы жасанды интеллект жол картасына айналдыру
- Аға басшыларға ымыраларды түсіндіру және жеткізу, модель өнімділігі мен әсері туралы есеп беру
- Эксперименттерді қадағалау, модельдерді бағалау, қайта өндірілу, кодты тексеру және жауапты жасанды интеллектке негізделген топтық тәжірибелер құру
- Hiring Manager, AI Research Lab, Product, мүдделі тараптар және Leadership қатысатын сұхбаттарға қатысу
Талаптар
- Компьютерлік ғылымдар, машиналық оқыту, математика немесе тиісті сандық салада магистр немесе PhD дәрежесі не терең оқыту саласындағы біліктілікті көрсететін баламалы практикалық тәжірибе
- Өндірісте машиналық оқыту және терең оқыту жүйелерін құру және орналастыру бойынша кемінде 5 жылдық практикалық тәжірибе
- Бірнеше қолданбалы жасанды интеллект саласында техникалық бағыт беру, жеткізу, жұмысқа қабылдау және адамдарды дамыту жұмыстарын қамтитын шағын ML немесе Зерттеу инженерлері тобын 2-3 жылдан астам басқару немесе жетекшілік ету тәжірибесі
- Трансформерге негізделген шағын тілдік модельдер, PPO, DQN және Actor-Critic нұсқалары сияқты күшейтілген оқыту, агенттік немесе құрал қолданатын LLM жүйелері, компьютерлік көру немесе классикалық машиналық оқыту сияқты бірнеше қолданбалы жасанды интеллект саласында терең практикалық сараптама
- Әр мәселені тиісті техникалық тәсілмен сәйкестендіре білу
- Python және PyTorch бойынша жоғары деңгейлі дағдылар; JAX немесе TensorFlow тәжірибесі артықшылық болады
- DeepSpeed, FSDP немесе Hugging Face Accelerate көмегімен көп GPU кластерлерінде модельдерді оқыту және дәл баптау тәжірибесі
- Сызықтық алгебра, оңтайландыру, ықтималдық және статистика негіздерін жақсы меңгеру
- Соңғы зерттеу мақалаларындағы әдістерді түсіндіру, бағалау және іске асыру қабілеті
- Деректер конвейерлері, бағалау құралдары, кванттау немесе қысу, инференс оңтайландыруы, контейнерлер, Kubernetes, бұлттық платформалар және орналастырғаннан кейінгі мониторингті қоса алғанда, AI модельдерін өндіріске енгізудегі дәлелденген жетістік
- Weights & Biases, MLflow немесе ұқсас платформалар сияқты MLOps және эксперименттерді басқару құралдарымен тәжірибе
- CI/CD, кодты тексеру және бақыланушылық тәжірибелерімен жұмыс тәжірибесі
- Бағыт белгілеу, 1:1 кездесулер өткізу, кері байланыс беру, инженерлерді жұмысқа қабылдау және белгісіз бизнес мәселелерін орналастырылатын AI жүйелеріне айналдыру арқылы шағын техникалық топты басқара білу
- Ағылшын тілін еркін меңгеру
- Кодқа, модельдерге және өндірістік жүйелерге жақын болуға дайын практикалық техникалық көшбасшылық тәсіл
- Ойыншы-коуч ұстанымы
- Модельдерді өндіріске шығару, орналастыру және өлшеуге күшті назар аудару
- Қолданбалы AI мүмкіндіктерін бағалауда дұрыс пайымдау
- Күрделі ML ұғымдарын шешімдер мен ымыраларға айналдыра алатын анық коммуникация дағдылары
- Күрделі бөлімаралық мәселелерді басқара отырып, жылдам, белгісіз және жоғары технологиялы ортада тиімді жұмыс істей білу
- Жетекші ML алаңдарындағы жарияланымдар, киберқауіпсіздік, құпиялылық немесе сәйкестендіру тәжірибесі және JAX не TensorFlow сараптамасы құпталады
Артықшылықтар
- Икемді жұмыс тәртібі
- Ақылы демалыс
- Бәсекеге қабілетті өтемақы
- Қызметкерлерге арналған жеңілдіктер
- Әл-ауқат бағдарламалары
- Жоғары нәтижелер мен мансаптық даму үшін қолдау, ресурстар және құралдар