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 інженер з машинного навчання — гібридний формат, Лозанна
Giotto.ai шукає молодшого інженера з машинного навчання в Лозанні для розробки та впровадження систем ШІ на основі Transformer. Роль передбачає роботу з Python-застосунками, конвеєрами даних і готовими до використання сервісами моделей.
Опис
- Розробляти й підтримувати компоненти на Python для застосунків машинного навчання
- Інтегрувати, донавчати та оцінювати моделі на основі Transformer
- Брати участь у створенні конвеєрів обробки даних, навчання та інференсу
- Допомагати впроваджувати моделі як надійні застосунки й сервіси
- Відстежувати й оптимізувати продуктивність моделей, затримку та споживання ресурсів
- Створювати тести й підтримувати якість коду, документацію та відтворюваність
- Усунення проблем, що охоплюють моделі, програмне забезпечення та інфраструктуру
- Співпрацювати з дослідниками, перетворюючи експериментальний код на підтримувані системи
- Розвивати розуміння розгортання ШІ-навантажень у хмарній, приватній та локальній інфраструктурі
Вимоги
- Завершений або майже завершений ступінь магістра в галузі комп’ютерних наук, штучного інтелекту, машинного навчання, програмної інженерії або суміжної технічної дисципліни
- Високий рівень програмування на Python
- Практичний досвід роботи з PyTorch або іншим сучасним фреймворком машинного навчання
- Робоче знання великих мовних моделей та архітектур Transformer
- Розуміння практик розробки програмного забезпечення, зокрема тестування, контролю версій і написання підтримуваного коду
- Релевантний досвід у дипломній роботі, стажуванні, університетському чи особистому проєкті або роботі з відкритим кодом
- Практичний підхід до розв’язання проблем і готовність працювати з різними рівнями технологічного стеку
- Сильні комунікативні навички та схильність до командної роботи
- Досвід роботи з Hugging Face, Docker, API або Linux
- Знайомство з vLLM, Ray, Kubernetes або хмарною GPU-інфраструктурою
- Досвід розгортання моделі машинного навчання або застосунку
- Розуміння інференсу моделей, розподілених обчислень або оптимізації продуктивності
- Досвід роботи з CI/CD, відстеженням експериментів або конвеєрами даних
- Внесок у проєкти з відкритим кодом або інші релевантні технічні проєкти
Переваги
- Гібридний формат роботи
- Регулярна співпраця з офісу в Лозанні
- Практичний досвід роботи з інференсом моделей, конвеєрами даних, API, GPU-інфраструктурою та розгортанням у продуктивному середовищі
- Співпраця з дослідницькими та інженерними командами
- Практична можливість створювати, тестувати й розгортати системи ШІ
- Можливість вивчати ШІ-навантаження у хмарній, приватній та локальній інфраструктурі