Giotto.ai to szwajcarska firma zajmująca się sztuczną inteligencją, która tworzy suwerenną technologię rozumowania na potrzeby przedsiębiorstw. Jej oferta łączy Giotto 1 — model o zaawansowanych zdolnościach rozumowania, zaprojektowany do działania na pojedynczym procesorze graficznym — z systemem operacyjnym AI integrującym asystenta, narzędzia do pracy z dokumentami i kodem, integracje, agentów oraz monitoring. Organizacje mogą korzystać z platformy za pośrednictwem europejskiej chmury Giotto, wdrażać ją na prywatnych procesorach graficznych lub używać certyfikowanych urządzeń sprzętowych Giotto-ready. Firma koncentruje się na zapewnianiu zespołom działającym w środowiskach regulowanych oraz zespołom technicznym większej kontroli nad lokalizacją danych, infrastrukturą i prywatnymi wdrożeniami AI.
Młodszy badacz AI w Giotto.ai — praca hybrydowa, Lozanna
Dołącz do Giotto.ai jako młodszy badacz AI i pracuj hybrydowo w Lozannie. Trenuj i oceniaj zaawansowane modele, twórz benchmarki oraz pomagaj przekształcać pomysły badawcze w gotowe do wdrożenia systemy AI.
Opis
- Analizować aktualne badania nad AI i przekształcać istotne pomysły w praktyczne eksperymenty
- Trenować, dostrajać i oceniać modele oparte na architekturze Transformer
- Wspierać badania nad rozumowaniem, danymi syntetycznymi, adaptacją modeli i ewaluacją
- Tworzyć benchmarki oraz badać wydajność modeli i wzorce ich błędów
- Testować sposoby ulepszania danych treningowych, funkcji celu, promptów i strategii inferencji
- Tworzyć przejrzyste i odtwarzalne oprogramowanie badawcze
- Dokumentować eksperymenty, wyniki i wnioski
- Współpracować z zespołami badawczymi, inżynieryjnymi i produktowymi
- Zdobywać wiedzę o tym, jak zaawansowane badania przekształcają się w gotowe do wdrożenia systemy AI
Wymagania
- Ukończone lub prawie ukończone studia magisterskie z informatyki, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, matematyki, fizyki lub innej dyscypliny ilościowej
- Silne podstawy uczenia maszynowego i głębokiego
- Praktyczne doświadczenie z Pythonem i PyTorch zdobyte podczas projektów akademickich, pracy dyplomowej, badań lub stażu
- Znajomość architektur Transformer i dużych modeli językowych
- Zrozumienie rachunku prawdopodobieństwa, statystyki, algebry liniowej i optymalizacji
- Umiejętność interpretowania publikacji naukowych i implementowania opisanych w nich metod
- Ciekawość intelektualna, zdolności analityczne i motywacja do nauki
- Skuteczna komunikacja i umiejętność współpracy
- Doświadczenie z bibliotekami Hugging Face Transformers lub Datasets
- Praca magisterska dotycząca dużych modeli językowych, rozumowania, uczenia multimodalnego, uczenia ze wzmocnieniem, interpretowalności lub generatywnej AI
- Doświadczenie w dostrajaniu modeli, LoRA/PEFT, danych syntetycznych lub procesach ewaluacji
- Publikacje naukowe, praca nad projektami open source lub odpowiednie projekty osobiste
- Znajomość procesorów graficznych, platform do śledzenia eksperymentów lub infrastruktury chmurowej
Benefity
- Hybrydowy model pracy
- Regularna współpraca zespołowa w biurze w Lozannie