Gen; siber güvenlik, dijital gizlilik, kimlik koruması ve finansal refah alanlarında faaliyet gösteren küresel bir tüketici teknolojileri şirketidir. Norton, Avast, LifeLock ve MoneyLion gibi markaları aracılığıyla insanların cihazlarını, kimliklerini, kişisel bilgilerini ve finanslarını korumalarına yardımcı olur. Ürünleri arasında tehdit tespiti, veri ihlali müdahalesi, çevrim içi gizlilik araçları, bankacılık özellikleri ve Engine üzerinden sunulan gömülü finans hizmetleri bulunur. Gen ayrıca yapay zekâ destekli güvenliğe ve yeni ortaya çıkan yapay zekâ uygulamalarında güven oluşturmaya odaklanan Gen AI Foundry'ye yatırım yapar. Şirket, 150'den fazla ülkede yaklaşık 500 milyon kullanıcıya hizmet verir ve Prag ile Tempe'de iki merkez ofise sahiptir.
Kıdemli Yönetici, Uygulamalı Yapay Zekâ Araştırması - Prag Hibrit
Gen bünyesinde dil modelleri, pekiştirmeli öğrenme, bilgisayarlı görü ve siber güvenlik ürünleriyle ilgili yöntemler üzerinde uygulamalı yapay zekâ araştırmalarına liderlik edin. Araştırma mühendislerini yönetin ve modelleri deney aşamasından küresel ölçekte üretime taşıyın.
Açıklama
- Küçük dil modelleri, pekiştirmeli öğrenme, aracı tabanlı yapay zekâ, bilgisayarlı görü ve klasik makine öğrenmesini kapsayan uygulamalı yapay zekâ girişimlerine uygulamalı olarak liderlik edin
- Mimari, modelleme ve üretime alma kararlarının sorumluluğunu üstlenin
- 3-5 Araştırma Mühendisinden oluşan ekibi işe alım, performans yönetimi, kariyer gelişimi ve teknik koçluk yoluyla yönetin, destekleyin ve geliştirin
- Ekibin uyumlu, engellerden arındırılmış ve ölçülebilir sonuçlara odaklanmış kalmasını sağlayın
- Yeni yaklaşımlar için prototipler geliştirin, model tasarımlarını iyileştirin ve GPU kümelerindeki eğitim çalışmalarının hata ayıklanmasını destekleyin
- Araştırma ve mühendislik kalite standartlarını tanımlayın ve sürdürün
- Uygulamalı yapay zekâ yaşam döngüsünü problem tanımı ve veri stratejisinden eğitim, ince ayar, değerlendirme, dağıtım, gözlemlenebilirlik ve sürekli iyileştirmeye kadar denetleyin
- Modellerin üretime teslimini yönlendirin ve Platform, MLOps ve Ürün Mühendisliği ekipleriyle iş birliği yapın
- İş ve güvenlik önceliklerini net bir sıralamaya sahip uygulamalı yapay zekâ yol haritasına dönüştürün
- Üst düzey yöneticilere ödünleşimleri açıklayın; teslimat, model performansı ve etki hakkında rapor verin
- Deney takibi, model değerlendirme, yeniden üretilebilirlik, kod incelemesi ve sorumlu yapay zekâ etrafında ekip uygulamaları oluşturun
- İşe Alım Yöneticisi, Yapay Zekâ Araştırma Laboratuvarı, Ürün, paydaşlar ve Liderlik ile yapılan mülakatlara katılın
Gereksinimler
- Bilgisayar Bilimleri, Makine Öğrenmesi, Matematik veya ilgili nicel bir alanda yüksek lisans ya da doktora derecesi veya derin öğrenme uzmanlığını gösteren eşdeğer pratik deneyim
- Üretimde makine öğrenmesi ve derin öğrenme sistemleri geliştirme ve dağıtma konusunda en az 5 yıl uygulamalı deneyim
- Birden fazla uygulamalı yapay zekâ alanında teknik yönlendirme, teslimat, işe alım ve çalışan gelişimi dâhil olmak üzere küçük bir makine öğrenmesi veya Araştırma Mühendisleri ekibine 2-3 yıl veya daha fazla liderlik ya da yöneticilik deneyimi
- Transformatör tabanlı küçük dil modelleri, PPO, DQN ve Actor-Critic varyantları gibi pekiştirmeli öğrenme, aracı tabanlı veya araç kullanan LLM sistemleri, bilgisayarlı görü ya da klasik makine öğrenmesi dâhil olmak üzere çeşitli uygulamalı yapay zekâ alanlarında derin pratik uzmanlık
- Her problemi uygun bir teknik yaklaşımla eşleştirebilme
- İleri düzey Python ve PyTorch becerileri; JAX veya TensorFlow deneyimi avantajdır
- DeepSpeed, FSDP veya Hugging Face Accelerate ile çok GPU’lu kümelerde model eğitme ve ince ayar yapma deneyimi
- Lineer cebir, optimizasyon, olasılık ve istatistik alanlarında güçlü temel
- Güncel araştırma makalelerindeki yöntemleri yorumlama, değerlendirme ve uygulama becerisi
- Veri işlem hatları, değerlendirme altyapıları, niceleme veya sıkıştırma, çıkarım optimizasyonu, konteynerler, Kubernetes, bulut platformları ve dağıtım sonrası izleme dâhil olmak üzere yapay zekâ modellerini üretime alma konusunda kanıtlanmış başarı
- Weights & Biases, MLflow veya benzer platformlar gibi MLOps ve deney yönetimi araçlarıyla deneyim
- CI/CD, kod incelemesi ve gözlemlenebilirlik uygulamalarıyla deneyim
- Yön belirleyerek, bire bir görüşmeler yaparak, geri bildirim sağlayarak, mühendisleri işe alarak ve belirsiz iş problemlerini dağıtılabilir yapay zekâ sistemlerine dönüştürerek küçük bir teknik ekibe liderlik edebilme
- Akıcı İngilizce
- Kod, modeller ve üretim sistemlerine yakın kalma isteği taşıyan uygulamalı teknik liderlik yaklaşımı
- Oyuncu-koç zihniyeti
- Modelleri üretimde kullanıma alma, dağıtma ve ölçmeye güçlü odaklanma
- Uygulamalı yapay zekâ fırsatlarını değerlendirirken sağduyulu karar verme
- Karmaşık makine öğrenmesi kavramlarını kararlara ve ödünleşimlere dönüştürebilen açık iletişim becerileri
- Karmaşık işlevler arası zorlukları yönetirken hızlı tempolu, belirsiz ve ileri teknoloji ortamında etkili çalışabilme
- Önde gelen makine öğrenmesi konferanslarında yayınlar, siber güvenlik, gizlilik veya kimlik deneyimi ve JAX ya da TensorFlow uzmanlığı tercih edilir
Yan Haklar
- Esnek çalışma düzenlemeleri
- Ücretli izin
- Rekabetçi ücret
- Çalışan yan hakları
- İyi oluş programları
- Yüksek performans ve kariyer gelişimi için destek, kaynaklar ve araçlar