Title: Member of Technical Staff (Machine Learning Research Engineer)
Company: Perplexity
Location: Berlin
Perplexity ищет опытного инженера-исследователя в области машинного обучения, чтобы помочь в создании следующего поколения передовых поисковых технологий с фокусом на поиск и ранжирование.
Обязанности
- Неустанно улучшать качество поиска — с помощью моделей, данных, инструментов или любого другого доступного рычага
- Проектировать и создавать основные компоненты поисковой платформы и модельного стека
- Разрабатывать, обучать и оптимизировать крупномасштабные модели глубокого обучения с использованием таких фреймворков, как PyTorch, с применением распределенного обучения (например, PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP) и аппаратного ускорения, с фокусом на модели поиска и ранжирования
- Проводить передовые исследования в области обучения представлений, включая контрастивное обучение, мультиязычное и мультимодальное моделирование для поиска и извлечения информации
- Внедрять модели — от алгоритмов бустинга до LLM — масштабируемым и производительным способом
- Создавать и оптимизировать RAG-пайплайны для заземления и генерации ответов
- Сотрудничать с командами Data, AI, Infrastructure и Product для обеспечения быстрой и качественной доставки
Квалификация
- Глубокое понимание систем поиска и извлечения информации, включая принципы и метрики оценки качества
- Подтвержденный опыт работы с крупномасштабными поисковыми системами или рекомендательными системами
- Высокое владение PyTorch, включая опыт применения методов распределенного обучения и оптимизации производительности для больших моделей
- Экспертиза в области обучения представлений, включая контрастивное обучение и выравнивание пространства встраивания для мультиязычных и мультимодальных приложений
- Успешный опыт публикаций на конференциях или семинарах по ИИ/МО (например, NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, CVPR, SIGIR)
- Самостоятельность, сильное чувство ответственности и исполнительности
- Минимум 3 года (предпочтительно 5+) опыта работы в области поиска, рекомендательных систем или тесно связанных с ними исследовательских областей
