Capital One — компанія у сфері фінансових послуг і фінтеху, що пропонує кредитні картки, автокредити, банківські продукти та ощадні рішення. Її робота поєднує фінансову експертизу з технологіями й цифровими інструментами, щоб покращувати способи управління коштами для клієнтів. Компанія зосереджується на створенні рішень, орієнтованих на клієнтів, у різноманітному та інклюзивному робочому середовищі.
Прикладний дослідник 4, фундаментальні моделі ШІ та мультимодальні захисні механізми
Розвивайте мультимодальні захисні механізми та фундаментальні моделі ШІ для банківських сервісів Capital One. Керуйте дослідженнями — від експериментів до впровадження у виробництво.
Опис
- Співпрацювати з фахівцями з аналізу даних, розробниками програмного забезпечення, інженерами з машинного навчання та менеджерами продуктів для створення продуктів на основі ШІ
- Застосовувати PyTorch, AWS Ultraclusters, Hugging Face, Lightning та пов’язані технології для аналізу великомасштабних числових і текстових даних
- Проєктувати, навчати, оцінювати, перевіряти та впроваджувати фундаментальні моделі ШІ
- Проводити прикладні дослідження, що розвивають можливості ШІ для клієнтського досвіду нового покоління
- Перетворювати складну дослідницьку й технічну роботу на вимірювані бізнес-цілі
- Працювати зі старшими дослідниками над технічними звітами та матеріалами для конференцій про нові методи й результати
Вимоги
- Здобувати або мати ступінь PhD з електротехніки, комп’ютерної інженерії, інформатики, ШІ, математики або суміжної галузі до запланованої дати початку роботи; як альтернатива — ступінь M.S. в одній із цих галузей і 2 роки досвіду прикладних досліджень
- Глибоко володіти методологіями ШІ
- Мати досвід розроблення великих моделей глибокого навчання для мови, зображень, подій або графів
- Мати експертність щонайменше в одній із галузей: оптимізація навчання, самокероване навчання, стійкість, пояснюваність або RLHF
- Мати підтверджену здатність постачати моделі у великому масштабі для навчальних даних і робочих навантажень інференсу
- Мати досвід внесення бібліотек, платформного коду або коду рішень у наявні продукти
- Мати підтверджений внесок високої якості в машинне навчання, зокрема публікації з першим авторством або зіставні проєкти
- Уміти визначати й реалізовувати дослідницький напрям, самостійно керуючи довгостроковими проєктами
- Мати практичний досвід створення фундаментальних моделей і рішень ШІ за допомогою інструментів із відкритим кодом і хмарних платформ
- Бажано: ступінь PhD у суміжній технічній дисципліні
- Бажано: спеціалізація PhD у сфері NLP для LLM або ступінь магістра та 5 років промислового досвіду досліджень NLP
- Бажано: публікації про попереднє навчання великих мовних моделей, теорію глибокого навчання або у визнаних конференціях з ІІ
- Бажано: досвід навчання великої мовної моделі з нуля з понад 10 млрд параметрів і 500 млрд токенів
- Бажано: досвід розрідження моделей, квантування, паралелізму навчання, контрольних точок градієнтів або стиснення моделей
- Бажано: досвід оптимізації навчання моделей із понад 10 млрд параметрів
- Бажано: поглиблені знання алгоритмів глибокого навчання або проєктування оптимізаторів
- Бажано: досвід проєктування компіляторів
- Бажано: досвід контрольованого донавчання, налаштування за інструкціями, діалогового донавчання або налаштування параметрів
- Бажано: знання трансферного навчання, адаптації моделей і керування моделями
- Бажано: досвід розгортання донавчених великих мовних моделей
- Бажано: здатність відтворювати й розширювати рецензовані дослідження ШІ за допомогою сучасних фреймворків із відкритим кодом
- Бажано: досвід розроблення контрольованих експериментів і документування результатів відтворюваності
Переваги
- Компенсація за результатами роботи може включати грошові бонуси та/або довгострокові стимули
- Широкий, конкурентоспроможний та інклюзивний пакет медичних, фінансових та інших пільг, розроблений для підтримки загального добробуту
- Для кандидата, який нещодавно здобув кваліфікацію, може розглядатися спонсорство дозволу на роботу