Заголовок: Стажировка — Инженер машинного обучения для поиска
Компания: Perplexity
Местоположение: Лондон
Perplexity ищет стажера — инженера машинного обучения для поиска, который поможет создавать передовые поисковые технологии следующего поколения с упором на поиск и ранжирование. Вы будете тесно сотрудничать с опытными инженерами, чтобы улучшать качество поиска, экспериментировать с новыми моделями и внедрять функции, которые напрямую влияют на то, как пользователи ищут и находят информацию.
Программа стажировки: 12–24 недели, полный рабочий день, очно в офисе в Лондоне.
Обязанности:
- Участвовать в экспериментах по улучшению качества поиска с помощью лучших моделей, использования данных и инструментов оценки под руководством старших инженеров.
- Разрабатывать и внедрять компоненты поисковой платформы и стека моделей, включая модели поиска, ранжирования и классификации.
- Обучать модели оценки (включая подходы на основе LLM) для задач поиска, ранжирования и классификации.
- Поддерживать развертывание и мониторинг поисковых моделей и моделей ранжирования масштабируемым и производительным образом.
- Помогать в создании и итеративной доработке RAG-конвейеров для обеспечения фактической точности и генерации ответов.
- Сотрудничать с командами Data, AI, Infrastructure и Product для быстрого внедрения улучшений и изучения передовых практик в области производственного ML.
Квалификация:
- Прочная основа в области машинного обучения и статистики, с курсовыми работами или проектами, связанными с информационным поиском, ранжированием или рекомендательными системами.
- Опыт работы с Python и распространенными ML-фреймворками (например, PyTorch, TensorFlow, JAX) через академические, open source или личные проекты.
- Знакомство с оценкой качества моделей с использованием офлайн-метрик и/или A/B-тестирования является плюсом, но не обязательным.
- Предыдущий опыт (стажировки, исследования или значительные проекты) работы над поиском, рекомендациями или NLP является плюсом, но не обязательным.
- Самостоятельность и любознательность, сильное чувство ответственности, готовность учиться и комфорт в быстро меняющейся среде.
- Опыт работы с Rust будет плюсом.
