Research Engineer, Code Agents Infra

О MISTRAL

Mistral предоставляет комплексные AI-решения: от передовых моделей до инструментов для разработчиков, приложений и вычислений. Мы сотрудничаем с предприятиями, решающими сложнейшие задачи в таких критически важных отраслях, как финансы, производство, оборона, здравоохранение и государственный сектор, совместно создавая индивидуальные AI-системы, которые они могут использовать на своих условиях.

Мы — динамичная, совместная команда, увлеченная AI и его потенциалом трансформации общества. Наш разнообразный коллектив процветает в конкурентной среде и стремится к инновациям. Наши команды распределены по Европе, Северной Америке, Азии и Ближнему Востоку. Мы креативны, не склонны к эгоцентризму и ориентированы на командную работу.

РОЛЬ

Эта роль сосредоточена на создании и эксплуатации комплексной инфраструктуры для выполнения, обучения и обработки данных, которая обеспечивает работу агентовских моделей и кодовых помощников Mistral. Вы станете ключевым участником нашего стека исследований агентов: проектирование масштабируемых систем для генерации синтетических данных, создание сверхбыстрых сред для обучения и обучения с подкреплением (RL), а также поддержка высокопроизводительных исполнительных движков.

Вы будете решать инженерные задачи на каждом этапе жизненного цикла агента: от оркестровки более 1 миллиона одновременных и кратковременных песочниц для выполнения недоверенного кода до оптимизации кодовых баз для обучения агентов, распределенных конвейеров сбора траекторий и рабочих процессов обработки наборов данных в масштабных гибридных и мультиоблачных кластерах.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Масштабируемая инфраструктура песочниц: Проектирование, развертывание и эксплуатация нашей высокопроизводительной платформы песочниц, выполнение недоверенного кода, сгенерированного LLM, в более чем 1 миллионе изолированных сред одновременно для оценки моделей и интерактивных сред RL.

• Конвейеры генерации данных для агентов: Разработка архитектуры и масштабирование высокопроизводительных конвейеров для генерации синтетического кода, сбора траекторий агентов, развертываний и данных для самообучения, чтобы обеспечить циклы пост-тренировки и RL.

• Оптимизация кодовой базы и систем обучения: Оптимизация кодовых баз для обучения агентов и распределенных сред выполнения (PyTorch, Ray, SLURM/Kubernetes) для минимизации накладных расходов на многоэтапные развертывания, улучшения использования GPU и устранения узких мест в масштабировании.

• Оркестровка с низкой задержкой и подогрев пула: Сокращение времени холодного старта песочницы до уровня менее секунды с использованием пулов подогрева контейнеров, технологий моментальных снимков/восстановления (например, CRIU, microVMs) и оптимизированных слоев доставки образов в гибридных кластерах.

• Очередь и распределение ресурсов между кластерами: Внедрение пользовательских контроллеров, CRD и систем очереди на основе Kubernetes для динамической маршрутизации кратковременных задач оценки, синтетических данных и выполнения агентов по различным паркам оборудования.

• Изоляция, безопасность и граница безопасности: Обеспечение строгой многопользовательской сетевой и процессной изоляции для недоверенного кода агента с использованием сред выполнения контейнеров/песочниц (например, gVisor, Firecracker) и сетевых политик с запретом по умолчанию.

• Операционное совершенство: Поддержание высокой доступности, телеметрии и автоматического самовосстановления миллионов временных заданий при участии в дежурствах по критически важным конвейерам обучения и выполнения агентов.

ЧТО МЫ ИЩЕМ

• Опыт работы от 4 лет в области системной инженерии, распределенных систем, облачной инфраструктуры или MLOps, поддерживающей рабочие нагрузки LLM/RL.

• Инженерия данных и конвейеров: Подтвержденный опыт создания высокопроизводительных конвейеров обработки и генерации данных для крупномасштабных наборов данных (например, Ray, Spark, пользовательские распределенные очереди).

• Глубокий опыт работы с Kubernetes и технологиями контейнеризации: Сильные знания в области написания пользовательских операторов/контроллеров K8s, управления cgroups/namespaces Linux, а также оптимизации слоев образов Docker и систем доставки.

• Высокопроизводительная разработка программного обеспечения: Продвинутое владение Python, Go, C++ или Rust, с подтвержденным опытом профилирования и оптимизации высокопроизводительных кодовых баз ML или серверных систем.

• Технологии песочниц и изоляции: Практический опыт работы с легковесными виртуализационными технологиями, средами выполнения контейнеров или WASM (например, Docker, gVisor, Firecracker).

• Очереди и планирование: Глубокое знакомство с системами очередей задач, планировщиками ресурсов и архитектурами очередей с низкой задержкой для высокообъемных, кратковременных рабочих нагрузок.

• Комфорт в условиях неопределенности: Страсть к работе непосредственно с AI-исследователями для быстрого преобразования передовых идей агентов в масштабируемую, производственную инфраструктуру.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

Мы предлагаем полный пакет льгот, призванный поддержать ваше благополучие, рост и баланс между работой и личной жизнью. Льготы варьируются в зависимости от страны и могут включать медицинское страхование, отпуск по уходу за ребенком, пенсионные планы, помощь при переезде, программы оздоровления, пособия на питание и транспорт, а также другие льготы, специфичные для конкретного региона.

Для получения самой актуальной информации о льготах, доступных в вашем регионе, обратитесь к нашей странице льгот Benefits-at-Mistral.

ПОЛИТИКА КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ

Ваша конфиденциальность важна для нас. Вы можете узнать больше о том, как мы обрабатываем ваши персональные данные, в нашей Политике конфиденциальности для соискателей.