Senior Applied ML Engineer

Команда: Исследования и разработки
Местоположение: Алматы, Казахстан
Тип занятости: Полная занятость

ПОЧЕМУ СТОИТ РАБОТАТЬ В HIGGSFIELD AI?

Higgsfield AI — самая быстрорастущая компания в области генеративного ИИ в истории, достигшая годового дохода в $500 млн, более 25 млн пользователей по всему миру, более 6 млн генераций в день и обеспечивающая работу 390 брендов из списка Fortune 500.

Мы работаем на переднем крае создания видео с помощью ИИ и инструментов для творчества нового поколения. Присоединение к Higgsfield означает становление частью команды с высоким влиянием, формирующей будущее нативных для ИИ взаимодействий, в компании, которая не просто движется быстро, а переписывает само понятие скорости.

О роли

Мы ищем старшего инженера по прикладной машинному обучению для создания и управления производственными ML-системами для понимания контента, модерации и обеспечения соблюдения политики в отношении сгенерированных ИИ изображений и видео.

Вы будете работать над прикладными задачами, такими как:

1. Рекомендательные системы
2. Модерация контента, включая: обнаружение NSFW, распознавание интеллектуальной собственности и персонажей, обнаружение нарушений политики, классификацию контента и другие сценарии использования, связанные с доверием и безопасностью.
3. Прогнозирование / сегментация поведения пользователей.

Это роль с полным циклом владения. Вы будете отвечать не только за разработку моделей, но и за определение проблемы, создание наборов данных, проектирование систем оценки, развертывание моделей в продакшене и измерение их влияния на метрики продукта и бизнеса.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Владеть прикладными ML-проектами от начала до конца, от определения проблемы и сбора данных до развертывания в продакшене и мониторинга.
• Создавать мультимодальные системы классификации и обнаружения для изображений, видео, текста и метаданных.
• Разрабатывать решения для обнаружения NSFW, распознавания интеллектуальной собственности и персонажей, обеспечения соблюдения политики в отношении контента и связанных с этим сценариев использования, связанных с доверием и безопасностью.
• Тонко настраивать и оценивать видение-языковые модели, классификаторы, модели встраивания и другие соответствующие архитектуры.
• Создавать высококачественные наборы данных для обучения и оценки, используя человеческую разметку, синтетические данные, поиск негативных примеров и активное обучение.
• Определять системы оценки, отражающие реальные производственные сценарии, а не полагаться только на стандартные офлайн-бенчмарки.
• Проектировать и оптимизировать конвейеры инференса для обеспечения высокой пропускной способности, низкой задержки, надежности и экономической эффективности.
• Настраивать производственный мониторинг качества моделей, дрейфа данных, охвата политики, ложных срабатываний и ложных пропусков.
• Запускать эксперименты и анализировать влияние ML-систем на пользовательский опыт, безопасность платформы, конверсию, удержание, успешность генерации и операционные расходы.
• Тесно сотрудничать с командами Product, Engineering, Legal, Policy и Operations для преобразования бизнес-требований и требований политики в масштабируемые технические системы.
• Принимать прагматичные решения о разработке или покупке и комбинировать внутренние модели, сторонние решения и системы на основе правил, где это уместно.
• Вносить вклад в архитектуру и техническое направление платформы прикладного машинного обучения компании.

ЧТО МЫ ИЩЕМ

• Опыт работы в области машинного обучения более 5 лет, со значительным опытом развертывания ML-систем в продакшене.
• Глубокий опыт в области компьютерного зрения, мультимодального машинного обучения, понимания контента, рекомендаций, ранжирования, обнаружения мошенничества, обеспечения доверия и безопасности или смежной прикладной ML-области.
• Подтвержденная способность самостоятельно управлять сложными ML-проектами от неоднозначной бизнес-задачи до запуска в продакшене.
• Глубокое понимание оценки моделей, включая компромиссы между точностью и полнотой, выбор пороговых значений, калибровку, дисбаланс классов и принятие решений с учетом стоимости.
• Опыт создания наборов данных, рабочих процессов разметки, наборов для оценки и циклов обратной связи для постоянного улучшения качества моделей.
• Опыт развертывания и эксплуатации моделей в масштабе, включая оптимизацию инференса, мониторинг, переобучение и реагирование на инциденты.
• Отличные навыки работы с Python и опыт использования современных ML-фреймворков, таких как PyTorch.
• Способность работать с крупномасштабными данными и производственными системами.
• Сильное продуктовое мышление и понимание того, как производительность модели связана с пользовательским опытом и бизнес-результатами.
• Способность четко доносить технические компромиссы как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам.

ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ МЕТРИКИ, КОТОРЫМИ ВЫ МОЖЕТЕ УПРАВЛЯТЬ

• Точность и полнота по различным категориям контента и политики.
• Уровень ложных срабатываний и процент корректно заблокированных генераций пользователей.
• Уровень ложных пропусков и подверженность контенту, нарушающему политику.
• Ставки апелляции пользователей и отмены решений модерации.
• Успешность и завершенность генерации.
• Задержка инференса модели и доступность системы.
• Стоимость классификации или генерации.
• Объем ручной проверки и операционная нагрузка.
• Охват новых моделей, форматов, рынков и категорий политики.
• Влияние на удержание пользователей, вовлеченность и конверсию.

ПЛЮСОМ БУДЕТ

• Опыт работы в области доверия и безопасности, модерации контента, обнаружения авторских прав или интеллектуальной собственности.
• Опыт работы с генеративными моделями изображений или видео.
• Опыт работы с видение-языковыми моделями, встраиваниями, поиском по сходству, перцептивным хешированием или системами извлечения данных.
• Опыт создания систем ручного просмотра и аннотирования.
• Знакомство с адверсальным поведением, обходом моделей, схемами злоупотреблений и постоянно меняющимся распределением контента.
• Опыт работы в быстро развивающейся стартап-среде.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

• Конкурентоспособная базовая заработная плата в долларах США
• Опционы: участие в программе опционов на акции компании, дающее вам возможность разделить долгосрочный рост компании.
• Роль в офисе в нашем офисе в Алматы (мы перевезем вас из любой точки мира).