Mistral AI izstrādā progresīvus lielos valodu modeļus un ģeneratīvā mākslīgā intelekta sistēmas organizācijām, kas veido viedas lietotnes un aģentus. Uzņēmuma produktu portfelī ietilpst Vibe ar mākslīgo intelektu atbalstītam ilgtermiņa darbam un programmēšanai, Studio aģentu un lietotņu izveidei un darbināšanai, Forge pielāgotu modeļu apmācībai un novērtēšanai, kā arī Compute modeļu apmācības un secināšanas infrastruktūrai. Uzņēmums nodrošina arī API, specializētus modeļus, pielāgošanu uzņēmumu vajadzībām, ieviešanas pakalpojumus un nozaru risinājumus, tostarp finanšu, publiskā sektora, ražošanas, enerģētikas un komunālo pakalpojumu, kā arī transporta jomā. Mistral AI atbalsta gan mākoņpakalpojumu, gan pašu pārvaldītus izvietošanas modeļus, koncentrējoties uz privātumu respektējošu izmantošanu uzņēmumos un pielāgotiem mākslīgā intelekta risinājumiem.
LLM zinātnieks, mākslīgais intelekts zinātnei — Mistral AI, Parīze, hibrīddarbs
Izstrādā lielos valodas modeļus un aģentisko mākslīgo intelektu Mistral AI zinātnisko atklājumu risinājumiem. Sadarbojies ar bioloģijas, ķīmijas, fizikas un materiālzinātnes ekspertiem, lai attīstītu praktiskus MI lietojumus.
Apraksts
- Izstrādā un optimizē lielos valodas modeļus, aģentiskās MI sistēmas un dziļās mācīšanās ietvarus zinātniskiem atklājumiem
- Uzlabojiet LLM veiktspēju literatūras sintēzē, autonomos eksperimentos un stingros izvedumos
- Atbalsti mērogojamu un vispārināmu uz LLM balstītu risinājumu pilna cikla apmācību zinātniskiem lietošanas gadījumiem
- Izveido mērogojamas darbplūsmas augstas kvalitātes zinātnisko datu apkopošanai, izmantojot sintētiskus un kolektīvās piesaistes procesus
- Piemēro un attīsti pastiprināto mācīšanos un aģentiskās sistēmas dabaszinātņu izaicinājumiem
- Sadarbojies ar jomas ekspertiem, lai noteiktu MI iespējas un pilnveidotu modeļus, izmantojot viņu atsauksmes
- Palīdzi izstrādāt infrastruktūru zinātnisko modeļu apmācībai un atvērtā pirmkoda MI rīkus zinātnei
- Nosaki MI zinātnē pētniecības prioritātes, vienlaikus pētot augsta riska un liela potenciāla idejas
- Pārvērt MI pētniecības sasniegumus izmērāmā zinātniskā ietekmē
Prasības
- Spēcīgas zināšanas lielo valodas modeļu, dziļās mācīšanās vai aģentiskā MI jomā
- Pierādīti panākumi MI vai mašīnmācīšanās izmantošanā reālu problēmu risināšanai, ko apliecina publikācijas, atvērtā pirmkoda darbs vai ieviestas sistēmas
- Plaša datorzinātņu pieredze
- Pieredze sintētisko datu ģenerēšanas mērogošanā būtu priekšrocība
- Pašreizējo LLM arhitektūru un pēcapmācības metožu pārzināšana
- Praktiska pieredze ar PyTorch, TensorFlow vai JAX
- Pieredze modeļu optimizācijas un mērogošanas metodēs, tostarp precizēšanā un RLHF
- Spēja augstā līmenī izprast vismaz vienu dabaszinātņu jomu
- Maģistra līmeņa specializācija un plašas bakalaura līmeņa zināšanas kādā dabaszinātņu jomā
- Zinātniskās skaitļošanas, skaitlisko metožu un augstas veiktspējas skaitļošanas prasmes
- Spēcīgas programmatūras inženierijas prakses
- Spēja izskaidrot tehniskus MI jēdzienus nespeciālistiem
- Sadarbīga, uz komandu vērsta pieeja ar zemu ego un gatavību risināt operatīvus izaicinājumus
- Gatavība strādāt Parīzes birojā aptuveni trīs dienas nedēļā
Priekšrocības
- Veselības aprūpes segums
- Vecāku atvaļinājums
- Pensiju plāni
- Pārcelšanās atbalsts
- Labsajūtas programmas
- Ēdināšanas pabalsti
- Transporta pabalsti
- Citas ar atrašanās vietu saistītas priekšrocības