Gen là một công ty công nghệ tiêu dùng toàn cầu hoạt động trong các lĩnh vực an ninh mạng, quyền riêng tư kỹ thuật số, bảo vệ danh tính và sức khỏe tài chính. Thông qua các thương hiệu như Norton, Avast, LifeLock và MoneyLion, công ty giúp mọi người bảo vệ thiết bị, danh tính, thông tin cá nhân và tài chính của mình. Các sản phẩm của Gen bao gồm phát hiện mối đe dọa, ứng phó với sự cố rò rỉ dữ liệu, công cụ bảo vệ quyền riêng tư trực tuyến, tính năng ngân hàng và các dịch vụ tài chính tích hợp thông qua Engine. Gen cũng đầu tư vào lĩnh vực bảo mật dựa trên trí tuệ nhân tạo và Gen AI Foundry, tập trung xây dựng niềm tin cho các ứng dụng AI mới nổi. Công ty phục vụ gần 500 triệu người dùng tại hơn 150 quốc gia và có hai trụ sở chính ở Praha và Tempe.
Quản lý cấp cao, Nghiên cứu AI ứng dụng - Prague Hybrid
Dẫn dắt nghiên cứu AI ứng dụng tại Gen trong các lĩnh vực mô hình ngôn ngữ, học tăng cường, thị giác máy tính và các phương pháp liên quan cho sản phẩm an ninh mạng. Quản lý các Kỹ sư Nghiên cứu và đưa mô hình từ thử nghiệm vào sản xuất ở quy mô toàn cầu.
Mô tả
- Dẫn dắt các sáng kiến AI ứng dụng thực tiễn, bao quát mô hình ngôn ngữ nhỏ, học tăng cường, AI tác tử, thị giác máy tính và học máy cổ điển
- Chịu trách nhiệm về các quyết định liên quan đến kiến trúc, mô hình hóa và đưa vào sản xuất
- Quản lý, cố vấn và phát triển đội ngũ 3-5 Kỹ sư Nghiên cứu thông qua tuyển dụng, quản lý hiệu suất, phát triển sự nghiệp và huấn luyện kỹ thuật
- Đảm bảo đội ngũ thống nhất, không bị cản trở và tập trung vào các kết quả có thể đo lường
- Thử nghiệm các phương pháp mới, tinh chỉnh thiết kế mô hình và hỗ trợ gỡ lỗi các lần huấn luyện trên cụm GPU
- Xác định và duy trì các tiêu chuẩn chất lượng nghiên cứu và kỹ thuật
- Giám sát toàn bộ vòng đời AI ứng dụng, từ xác định vấn đề và chiến lược dữ liệu đến huấn luyện, tinh chỉnh, đánh giá, triển khai, khả năng quan sát và cải tiến liên tục
- Thúc đẩy việc đưa mô hình vào sản xuất và phối hợp với các đội ngũ Nền tảng, MLOps và Kỹ thuật Sản phẩm
- Chuyển hóa các ưu tiên kinh doanh và an ninh thành lộ trình AI ứng dụng với trình tự rõ ràng
- Giải thích các đánh đổi cho lãnh đạo cấp cao và báo cáo về tiến độ triển khai, hiệu suất mô hình và tác động
- Xây dựng quy trình làm việc cho đội ngũ về theo dõi thí nghiệm, đánh giá mô hình, khả năng tái lập, đánh giá mã nguồn và AI có trách nhiệm
- Tham gia phỏng vấn cùng Quản lý Tuyển dụng, Phòng thí nghiệm Nghiên cứu AI, Sản phẩm, các bên liên quan và Ban Lãnh đạo
Yêu cầu
- Bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ về Khoa học Máy tính, Học máy, Toán học hoặc lĩnh vực định lượng liên quan, hoặc kinh nghiệm thực tế tương đương thể hiện chuyên môn sâu về học sâu
- Ít nhất 5 năm kinh nghiệm thực tiễn trong việc xây dựng và triển khai các hệ thống học máy và học sâu vào môi trường sản xuất
- 2-3+ năm dẫn dắt hoặc quản lý một đội ngũ nhỏ gồm các Kỹ sư Học máy hoặc Kỹ sư Nghiên cứu, bao gồm định hướng kỹ thuật, triển khai, tuyển dụng và phát triển nhân sự trong nhiều lĩnh vực AI ứng dụng
- Chuyên môn thực tiễn sâu rộng trong một số lĩnh vực AI ứng dụng, bao gồm mô hình ngôn ngữ nhỏ dựa trên transformer, học tăng cường như PPO, DQN và các biến thể Actor-Critic, hệ thống LLM tác tử hoặc sử dụng công cụ, thị giác máy tính hoặc học máy cổ điển
- Có khả năng lựa chọn phương pháp kỹ thuật phù hợp cho từng vấn đề
- Thành thạo Python và PyTorch; kinh nghiệm với JAX hoặc TensorFlow là một lợi thế
- Kinh nghiệm huấn luyện và tinh chỉnh mô hình trên các cụm đa GPU với DeepSpeed, FSDP hoặc Hugging Face Accelerate
- Nắm vững đại số tuyến tính, tối ưu hóa, xác suất và thống kê
- Có khả năng diễn giải, đánh giá và triển khai các phương pháp từ các bài nghiên cứu mới
- Đã chứng minh thành công khả năng đưa mô hình AI vào sản xuất, bao gồm quy trình dữ liệu, bộ khung đánh giá, lượng tử hóa hoặc nén, tối ưu hóa suy luận, container, Kubernetes, nền tảng đám mây và giám sát sau triển khai
- Kinh nghiệm với các công cụ MLOps và quản lý thí nghiệm như Weights & Biases, MLflow hoặc nền tảng tương đương
- Kinh nghiệm với CI/CD, đánh giá mã nguồn và các phương pháp quan sát hệ thống
- Có khả năng dẫn dắt một đội ngũ kỹ thuật nhỏ bằng cách định hướng, tổ chức các buổi 1:1, đưa ra phản hồi, tuyển dụng kỹ sư và chuyển đổi các vấn đề kinh doanh chưa rõ ràng thành hệ thống AI có thể triển khai
- Sử dụng tiếng Anh thành thạo
- Phong cách lãnh đạo kỹ thuật thực tiễn, sẵn sàng tiếp tục làm việc sát với mã nguồn, mô hình và hệ thống sản xuất
- Tư duy vừa dẫn dắt vừa trực tiếp thực hiện
- Tập trung mạnh vào việc phát hành, triển khai và đo lường mô hình trong môi trường sản xuất
- Đánh giá sáng suốt các cơ hội AI ứng dụng
- Kỹ năng giao tiếp rõ ràng để chuyển các khái niệm học máy phức tạp thành quyết định và đánh đổi
- Có khả năng làm việc hiệu quả trong môi trường công nghệ cao, nhịp độ nhanh và nhiều yếu tố chưa rõ ràng, đồng thời xử lý các thách thức phức tạp liên chức năng
- Các công bố tại những hội nghị học máy hàng đầu, kinh nghiệm về an ninh mạng, quyền riêng tư hoặc danh tính, cùng chuyên môn về JAX hoặc TensorFlow là những điểm được ưu tiên
Phúc lợi
- Cơ chế làm việc linh hoạt
- Nghỉ phép có hưởng lương
- Chế độ đãi ngộ cạnh tranh
- Phúc lợi dành cho nhân viên
- Các chương trình chăm sóc sức khỏe và tinh thần
- Hỗ trợ, nguồn lực và công cụ để đạt hiệu suất cao và phát triển sự nghiệp