Tether.to to firma zajmująca się aktywami cyfrowymi, koncentrująca się na infrastrukturze stablecoinów i płatnościach opartych na technologii blockchain. Tokeny Tether zostały zaprojektowane tak, aby utrzymywać wartość w stosunku 1:1 do odpowiadających im walut fiducjarnych, i mogą być przesyłane za pośrednictwem wielu łańcuchów bloków, wspierając transakcje cyfrowe oraz płatności transgraniczne. Firma publikuje również informacje o swoich aktywach i rezerwach oraz rozwija inicjatywy edukacyjne mające na celu poszerzanie wiedzy o aktywach cyfrowych i ich wykorzystaniu, między innymi na Bliskim Wschodzie, w Turcji i na Filipinach. Dzięki działalności na styku kryptowalut, fintechu i finansów Tether.to przyczynia się do rozwoju alternatywnej infrastruktury finansowej oraz zastosowań stabilnych walut cyfrowych.
Inżynier badawczy AI ds. kompresji i kwantyzacji modeli
Opracowuj metody kompresji dużych modeli językowych i modeli łączących tekst z obrazem na potrzeby opartej na blockchainie platformy finansów cyfrowych Tether. Udoskonalaj kwantyzację, destylację i przycinanie, aby wydajnie uruchamiać generatywną AI na urządzeniach brzegowych.
Opis
- Zmniejszaj rozmiar modeli generatywnej AI i opóźnienie wnioskowania dzięki kwantyzacji niskobitowej, zachowując dokładność i jakość wyników.
- Przenoś wiedzę z większych modeli-nauczycieli do mniejszych modeli-uczniów na potrzeby multimodalnego rozumowania z wykorzystaniem tekstu, obrazów i dźwięku.
- Usuwaj nadmiarowe parametry modeli i głowice uwagi.
- Oceniaj kompromisy między rozmiarem modelu, opóźnieniem, pamięcią, przepustowością i dokładnością.
- Badaj i stosuj kwantyzację o mieszanej precyzji oraz inne zaawansowane metody kompresji.
- Śledź badania nad kompresją architektur modeli multimodalnych i generatywnych.
- Twórz niezawodne potoki kompresji i określaj metryki wydajności oraz wierności.
- Usuwaj wąskie gardła wnioskowania w środowisku produkcyjnym.
- Opracowuj skalowalne systemy AI dla urządzeń brzegowych, takich jak smartfony, o niskim zużyciu pamięci i małych opóźnieniach.
- Dokumentuj metody, eksperymenty i wyniki, aby można je było odtworzyć i udostępniać.
- Pisz artykuły techniczne i publikuj wyniki na konferencjach, takich jak NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL i AAAI.
Wymagania
- Mieć wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki lub pokrewnej dyscyplinie.
- Doktorat z NLP, uczenia maszynowego lub pokrewnej dyscypliny będzie dodatkowym atutem.
- Mieć znaczący dorobek w badaniach i rozwoju AI, w tym publikacje na wiodących konferencjach.
- Mieć doświadczenie w pracy z PyTorch lub porównywalnym frameworkiem głębokiego uczenia.
- Mieć praktyczne doświadczenie w treningu uwzględniającym kwantyzację oraz kwantyzacji potreningowej.
- Mieć doświadczenie badawcze i praktyczne w destylacji wiedzy.
- Mieć doświadczenie badawcze i praktyczne w przycinaniu modeli.
- Znać architektury i proces treningu sieci neuronowych, w tym transformatory, LLM, VLM, propagację wsteczną, optymalizację i dostrajanie.
- Znajomość C++ będzie dodatkowym atutem.
- Skutecznie komunikować się w języku angielskim.
- Podać kraj, w którym planuje się pracować.
Benefity
- Pracować zdalnie z dowolnego miejsca na świecie.
- Współpracować z globalnym zespołem i ekspertami z obszarów fintech, AI i blockchain.
- Współtworzyć produkty z zakresu finansów cyfrowych, blockchaina, AI i technologii peer-to-peer.
- Mieć możliwość pisania artykułów technicznych i publikowania na wiodących konferencjach.
- Korzystać z możliwości współpracy zawodowej i badawczej.