Giotto.ai — швейцарська компанія у сфері штучного інтелекту, що розробляє суверенні технології міркування для корпоративного використання. Її пропозиція поєднує Giotto 1 — модель із розширеними можливостями міркування, призначену для роботи на одному графічному процесорі, — з операційною системою ШІ, яка об’єднує асистента, інструменти для роботи з документами й кодом, інтеграції, агентів і моніторинг. Організації можуть отримати доступ до платформи через європейську хмару Giotto, розгорнути її на приватних графічних процесорах або використовувати сертифіковані апаратні комплекси Giotto-ready. Компанія прагне надати регульованим і технічним командам більший контроль над місцезнаходженням даних, інфраструктурою та приватними розгортаннями ШІ.
Молодший дослідник у сфері ШІ в Giotto.ai — гібридний формат, Лозанна
Приєднуйтеся до Giotto.ai як молодший дослідник у сфері ШІ та працюйте в гібридному форматі в Лозанні. Навчайте й оцінюйте передові моделі, розробляйте бенчмарки та допомагайте перетворювати дослідницькі ідеї на готові до використання у виробництві системи ШІ.
Опис
- Опрацьовувати сучасні дослідження у сфері ШІ та перетворювати релевантні ідеї на практичні експерименти
- Навчати, донавчати й оцінювати моделі на основі архітектури Transformer
- Підтримувати дослідження міркування, синтетичних даних, адаптації моделей та оцінювання
- Створювати бенчмарки й досліджувати продуктивність моделей та закономірності їхніх помилок
- Тестувати способи вдосконалення навчальних даних, цільових функцій, промптів і стратегій інференсу
- Розробляти зрозуміле та відтворюване дослідницьке програмне забезпечення
- Фіксувати експерименти, результати й висновки
- Працювати з дослідницькими, інженерними та продуктовими командами
- Розуміти, як передові дослідження перетворюються на готові до використання у виробництві системи ШІ
Вимоги
- Отриманий або майже завершений ступінь магістра в галузі комп’ютерних наук, штучного інтелекту, машинного навчання, математики, фізики або іншої кількісної дисципліни
- Ґрунтовна база в машинному та глибокому навчанні
- Практичний досвід роботи з Python і PyTorch, отриманий під час академічних проєктів, написання дипломної роботи, досліджень або стажування
- Робоче знання архітектур Transformer і великих мовних моделей
- Розуміння теорії ймовірностей, статистики, лінійної алгебри та оптимізації
- Здатність аналізувати наукові статті й реалізовувати запропоновані в них методи
- Інтелектуальна допитливість, аналітичні здібності та мотивація до навчання
- Ефективна комунікація та вміння працювати в команді
- Досвід роботи з Hugging Face Transformers або Datasets
- Магістерська робота, присвячена великим мовним моделям, міркуванню, мультимодальному навчанню, навчанню з підкріпленням, інтерпретованості або генеративному ШІ
- Досвід донавчання моделей, роботи з LoRA/PEFT, синтетичними даними або процесами оцінювання
- Наукові публікації, робота над проєктами з відкритим кодом або релевантні особисті проєкти
- Знайомство з графічними процесорами, платформами відстеження експериментів або хмарною інфраструктурою
Переваги
- Гібридний формат роботи
- Регулярна командна співпраця в офісі в Лозанні