Forward Deployed Engineer, Post-Training

Заголовок: Инженер по внедрению, Пост-тренировка Компания: Together AI Местоположение: Сан-Франциско

О роли В качестве инженера по внедрению (FDE), специализирующегося на пост-тренировке, вы будете непосредственным техническим партнером наших наиболее стратегических клиентов: команд по ИИ, использующих тонкую настройку и обучение с подкреплением для создания дифференцированных моделей на базе открытых исходных кодов. FDE не заменяет наших архитекторов решений. Вы будете работать вместе с ними как специалист в области пост-тренировки, руководя клиентами по вопросам стратегии данных, выбора алгоритмов, проектирования экспериментов и оценки, а также определения необходимого объема вычислительных ресурсов. Вы будете обеспечивать реализацию наших POC по пост-тренировке, стимулировать внедрение нашей платформы тонкой настройки и RL, а также превращать цели клиентов в измеримые улучшения качества моделей. Ваша работа напрямую влияет на успех клиентов, рост компании и укрепление нашей основной платформы.

Обязанности

• Стратегия данных: Помогать клиентам определять и реализовывать их стратегию данных для пост-тренировки моделей, диагностировать проблемы качества данных, ограничивающие результаты производительности моделей, и предоставлять рекомендации по генерации данных для масштабирования пост-тренировки.
• Выбор алгоритма: Рекомендовать подходящий подход к пост-тренировке для каждого случая использования.
• Проектирование экспериментов и настройка гиперпараметров: Разрабатывать хорошо контролируемые эксперименты и методы отслеживания; диагностировать нестабильности обучения, вознаграждение за хакинг и регрессии.
• Оценка: Создавать с клиентами фреймворки оценки, включая эталонные тесты для конкретных задач, конвейеры LLM-as-judge и выделенные наборы тестовых данных. Обеспечивать воспроизводимое соответствие улучшений метрикам успеха в производстве.
• Выбор модели: Руководить методологией выбора базовой модели перед усилиями по пост-тренировке и оценками качества для определения целей пост-тренировки. Интерес к самостоятельному исследованию недавно выпущенных моделей с открытым исходным кодом, особенно в контексте пост-тренировки.
• Определение объема рабочей нагрузки RL: Определять и оценивать объем рабочих нагрузок RL и тонкой настройки, сотрудничать с отделами продаж и мощностей для формирования сделок и прогнозов мощностей.
• Стратегическое согласование с клиентом: Выступать в качестве основного технического контактного лица по пост-тренировке для согласованных стратегических клиентов. Руководить технической реализацией от этапа планирования до производства и обеспечивать достижение критически важных этапов.
• Обратная связь по продукту и исследованиям: Формировать дорожную карту наших продуктов для тонкой настройки и RL с помощью аналитики с поля. Предоставлять код, рецепты и эталонные реализации, где это необходимо, и стимулировать раннее внедрение новых функций и исследований с ключевыми клиентами.

Требования

• Опыт: 5+ лет на технической должности в области ML engineering, Applied AI, Forward Deployed Engineering или Solutions Architect, с недавним практическим опытом пост-тренировки LLM.
• Глубокое знание пост-тренировки: Экспертный, практический опыт в области тонкой настройки и/или RL для LLM, включая SFT, LoRA, DPO и RL (GRPO, PPO и т. д.).
• Экспериментальная строгость: Сильный опыт проектирования экспериментов, проведения абляций и построения оценок, которые отделяют реальные улучшения от шума.
• Интуиция в данных: Подтвержденная способность создавать и итерировать тренировочные наборы данных.
• Осведомленность о ландшафте моделей: Широкие знания передовых моделей с открытым исходным кодом и сильное суждение о том, какую базовую модель пост-тренировать для заданных требований клиента.
• Владение кодом: Сильные навыки Python; уверенность в работе в производственных средах.
• Опыт руководства сложными техническими проектами, ориентированными на клиента, с исключительными навыками управления проектами и коммуникации. Способность работать в высокофункциональной среде.

О Together AI Together AI, AI Native Cloud, специально разработана для инженеров по ИИ. Разработчики ИИ-приложений получают высокопроизводительные выводы, которые надежно масштабируются, тонкую настройку и обучение с подкреплением для создания специализированных моделей передового уровня, а также предварительное обучение в огромных масштабах для полностью индивидуального интеллекта, все это на базе маркетплейса ведущих открытых моделей, которые команды могут запускать, адаптировать и владеть. Together, которому доверяют Cursor, Decagon, ElevenLabs, Salesforce и Zoom, обслуживает более 400 триллионов токенов в месяц.

Вознаграждение Мы предлагаем конкурентоспособное вознаграждение, долю в стартапе, медицинскую страховку и другие льготы, а также гибкость в отношении удаленной работы. Диапазон базовой зарплаты в США для этой штатной должности составляет: $270 000 - $300 000 OTE + доля + льготы. Наши диапазоны заработной платы определяются местоположением, уровнем и должностью. Индивидуальное вознаграждение будет определяться опытом, навыками и знаниями, связанными с работой.

Равные возможности Together AI является работодателем, предоставляющим равные возможности, и гордится тем, что предлагает равные возможности трудоустройства всем, независимо от расы, цвета кожи, происхождения, религии, пола, национальности, сексуальной ориентации, возраста, гражданства, семейного положения, инвалидности, гендерной идентичности, статуса ветерана и т. д.