Gen — kiberxavfsizlik, raqamli maxfiylik, shaxsni himoya qilish va moliyaviy farovonlik yo‘nalishlarida faoliyat yurituvchi global iste’mol texnologiyalari kompaniyasi. Norton, Avast, LifeLock va MoneyLion kabi brendlari orqali odamlarga qurilmalari, shaxsi, shaxsiy ma’lumotlari va moliyasini himoya qilishda yordam beradi. Kompaniya mahsulotlari tahdidlarni aniqlash, ma’lumotlar buzilishiga javob qaytarish, onlayn maxfiylik vositalari, bank xizmatlari va Engine orqali taqdim etiladigan integratsiyalashgan moliyaviy xizmatlarni o‘z ichiga oladi. Gen, shuningdek, sun’iy intellektga asoslangan xavfsizlikka va yangi paydo bo‘layotgan sun’iy intellekt ilovalariga ishonchni shakllantirishga yo‘naltirilgan Gen AI Foundry loyihasiga sarmoya kiritadi. Kompaniya 150 dan ortiq mamlakatdagi qariyb 500 million foydalanuvchiga xizmat ko‘rsatadi hamda Praga va Tempe shaharlarida ikkita bosh qarorgohga ega.
Katta menejer, amaliy sun’iy intellekt tadqiqotlari - Pragada gibrid ish
Gen kompaniyasida til modellari, mustahkamlovchi o‘qitish, kompyuter ko‘rishi va kiberxavfsizlik mahsulotlariga oid usullar bo‘yicha amaliy sun’iy intellekt tadqiqotlariga rahbarlik qiling. Tadqiqot muhandislarini boshqaring va modellarni tajriba bosqichidan global miqyosdagi ishlab chiqarishga olib chiqing.
Tavsif
- Kichik til modellari, mustahkamlovchi o‘qitish, agentli sun’iy intellekt, kompyuter ko‘rishi va klassik mashinaviy o‘qitishni qamrab oluvchi amaliy sun’iy intellekt tashabbuslariga bevosita rahbarlik qilish
- Arxitektura, modellashtirish va ishlab chiqarishga joriy etish qarorlariga egalik qilish
- 3-5 nafar Tadqiqot muhandisidan iborat jamoani ishga qabul qilish, samaradorlikni boshqarish, martaba rivoji va texnik murabbiylik orqali boshqarish, ustozlik qilish va rivojlantirish
- Jamoaning hamjihat, to‘siqlarsiz va o‘lchanadigan natijalarga yo‘naltirilgan bo‘lishini ta’minlash
- Yangi yondashuvlar prototiplarini yaratish, model dizaynlarini takomillashtirish va GPU klasterlaridagi o‘qitish jarayonlarini nosozliklardan chiqarishni qo‘llab-quvvatlash
- Tadqiqot va muhandislik sifati standartlarini belgilash va saqlash
- Amaliy sun’iy intellekt hayotiy siklini muammoni belgilash va ma’lumotlar strategiyasidan tortib o‘qitish, nozik sozlash, baholash, joylashtirish, kuzatuvchanlik va uzluksiz takomillashtirishgacha nazorat qilish
- Modellarni ishlab chiqarishga yetkazishni boshqarish va Platform, MLOps hamda Product Engineering jamoalari bilan hamkorlik qilish
- Biznes va xavfsizlik ustuvorliklarini aniq ketma-ketlikka ega amaliy sun’iy intellekt yo‘l xaritasiga aylantirish
- Yuqori rahbarlarga muqobillarni tushuntirish va yetkazib berish, model samaradorligi hamda ta’siri haqida hisobot berish
- Tajriba kuzatuvi, model baholashi, qayta ishlab chiqarish imkoniyati, kodni ko‘rib chiqish va mas’uliyatli sun’iy intellektga asoslangan jamoa amaliyotlarini yaratish
- Hiring Manager, AI Research Lab, Product, manfaatdor tomonlar va Leadership bilan suhbatlarda qatnashish
Talablar
- Kompyuter fanlari, mashinaviy o‘qitish, matematika yoki tegishli miqdoriy sohada magistr yoki PhD darajasi yoxud chuqur o‘qitish bo‘yicha ekspertlikni namoyish etuvchi teng amaliy tajriba
- Ishlab chiqarishda mashinaviy va chuqur o‘qitish tizimlarini yaratish hamda joylashtirish bo‘yicha kamida 5 yillik amaliy tajriba
- Bir nechta amaliy sun’iy intellekt yo‘nalishlarida texnik yo‘nalish berish, yetkazib berish, ishga qabul qilish va xodimlarni rivojlantirishni o‘z ichiga olgan kichik ML yoki Tadqiqot muhandislari jamoasiga 2-3 yoki undan ko‘p yil rahbarlik qilish yoki boshqarish tajribasi
- Transformatorga asoslangan kichik til modellari, PPO, DQN va Actor-Critic variantlari kabi mustahkamlovchi o‘qitish, agentli yoki vositalardan foydalanuvchi LLM tizimlari, kompyuter ko‘rishi yoki klassik mashinaviy o‘qitish kabi bir nechta amaliy sun’iy intellekt yo‘nalishlarida chuqur amaliy ekspertiza
- Har bir muammoni mos texnik yondashuv bilan bog‘lay olish
- Python va PyTorch bo‘yicha yuqori darajadagi ko‘nikmalar; JAX yoki TensorFlow tajribasi afzallik beradi
- DeepSpeed, FSDP yoki Hugging Face Accelerate yordamida ko‘p GPUli klasterlarda modellarni o‘qitish va nozik sozlash tajribasi
- Chiziqli algebra, optimallashtirish, ehtimollar va statistika bo‘yicha mustahkam bilim
- So‘nggi tadqiqot maqolalaridagi usullarni talqin qilish, baholash va joriy eta olish
- Ma’lumotlar quvurlari, baholash vositalari, kvantlash yoki siqish, inferensni optimallashtirish, konteynerlar, Kubernetes, bulut platformalari va joylashtirilgandan keyingi monitoringni o‘z ichiga olgan holda AI modellarini ishlab chiqarishga olib kirishda isbotlangan muvaffaqiyat
- Weights & Biases, MLflow yoki shunga o‘xshash platformalar kabi MLOps va tajribalarni boshqarish vositalari bilan ishlash tajribasi
- CI/CD, kodni ko‘rib chiqish va kuzatuvchanlik amaliyotlari bilan tajriba
- Yo‘nalish belgilash, 1:1 uchrashuvlar o‘tkazish, fikr-mulohaza berish, muhandislarni ishga qabul qilish va noaniq biznes muammolarini joylashtiriladigan AI tizimlariga aylantirish orqali kichik texnik jamoaga rahbarlik qila olish
- Ingliz tilini ravon bilish
- Kod, modellar va ishlab chiqarish tizimlariga yaqin qolishga tayyor amaliy texnik yetakchilik yondashuvi
- O‘yinchi-murabbiy fikrlash tarzi
- Modellarni ishlab chiqarishga chiqarish, joylashtirish va o‘lchashga kuchli e’tibor
- Amaliy AI imkoniyatlarini baholashda oqilona qaror qabul qilish
- Murakkab ML tushunchalarini qarorlar va muqobillarga aylantira oladigan aniq muloqot ko‘nikmalari
- Murakkab funksiyalararo muammolarni boshqargan holda tezkor, noaniq va yuqori texnologiyali muhitda samarali ishlay olish
- Yetakchi ML nashrlaridagi maqolalar, kiberxavfsizlik, maxfiylik yoki identifikatsiya tajribasi hamda JAX yoki TensorFlow bo‘yicha ekspertlik ma’qul
Imtiyozlar
- Moslashuvchan ish tartibi
- Haq to‘lanadigan ta’til
- Raqobatbardosh kompensatsiya
- Xodimlar imtiyozlari
- Farovonlik dasturlari
- Yuqori natija va martaba rivoji uchun yordam, resurslar va vositalar