应用人工智能研究高级经理－布拉格混合办公
在 Gen 领导应用人工智能研究，涵盖语言模型、强化学习、计算机视觉及相关方法，用于网络安全产品。管理研究工程师团队，并推动模型从实验阶段迈向全球规模化生产。
描述
- 领导涵盖小型语言模型、强化学习、智能体人工智能、计算机视觉和经典机器学习的实践型应用人工智能项目
- 负责架构、建模和生产化决策
- 通过招聘、绩效管理、职业发展和技术指导，管理、指导并培养由 3 至 5 名研究工程师组成的团队
- 确保团队目标一致、排除阻碍，并专注于可衡量的成果
- 在 GPU 集群上验证新方法、优化模型设计并支持训练运行调试
- 制定并维护研究与工程质量标准
- 负责应用人工智能全生命周期，从问题定义和数据策略，到训练、微调、评估、部署、可观测性及持续改进
- 推动模型投入生产，并与平台、MLOps 和产品工程团队协作
- 将业务和安全重点转化为具有清晰优先顺序的应用人工智能路线图
- 向高级领导层解释取舍，并汇报交付情况、模型性能和影响
- 围绕实验跟踪、模型评估、可复现性、代码审查和负责任的人工智能，建立团队实践
- 参与与招聘经理、人工智能研究实验室、产品团队、利益相关者及领导层的面试
任职要求
- 计算机科学、机器学习、数学或相关定量学科硕士或博士学位，或具备能够证明深度学习专业能力的同等实践经验
- 至少 5 年在生产环境中构建和部署机器学习及深度学习系统的实践经验
- 具备 2 至 3 年以上领导或管理小型机器学习或研究工程师团队的经验，包括在多个应用人工智能领域负责技术方向、交付、招聘和人员发展
- 在多个应用人工智能领域具备深厚实践专长，包括基于 Transformer 的小型语言模型、PPO、DQN 和 Actor-Critic 等强化学习方法、智能体或工具调用型 LLM 系统、计算机视觉或经典机器学习
- 能够为每个问题匹配合适的技术方法
- 精通 Python 和 PyTorch；具备 JAX 或 TensorFlow 经验者优先
- 具备使用 DeepSpeed、FSDP 或 Hugging Face Accelerate 在多 GPU 集群上训练和微调模型的经验
- 扎实掌握线性代数、优化、概率和统计学
- 能够解读、评估并实施最新研究论文中的方法
- 成功将人工智能模型投入生产的经验，包括数据管道、评估框架、量化或压缩、推理优化、容器、Kubernetes、云平台和部署后监控
- 具备 MLOps 和实验管理工具经验，例如 Weights & Biases、MLflow 或同类平台
- 具备 CI/CD、代码审查和可观测性实践经验
- 能够通过制定方向、开展一对一沟通、提供反馈、招聘工程师，并将模糊的业务问题转化为可部署的人工智能系统，领导小型技术团队
- 英语流利
- 采取实践型技术领导方式，愿意持续参与代码、模型和生产系统工作
- 具备教练型管理者心态
- 高度重视在生产环境中交付、部署和衡量模型
- 评估应用人工智能机会时具备良好的判断力
- 具备清晰的沟通能力，能将复杂的机器学习概念转化为决策和取舍
- 能够在快节奏、充满不确定性和高技术要求的环境中有效工作，同时应对复杂的跨职能挑战
- 在顶级机器学习会议发表过论文，具备网络安全、隐私或身份领域经验，以及 JAX 或 TensorFlow 专业能力者优先
福利待遇
- 灵活的工作安排
- 带薪休假
- 具有竞争力的薪酬
- 员工福利
- 身心健康项目
- 提供支持、资源和工具，助力高绩效与职业发展