Research Engineer, Synthetic Data

SpaceX была основана исходя из убеждения, что будущее, в котором человечество исследует звезды, принципиально более захватывающее, чем будущее, в котором мы этого не делаем. Сегодня SpaceX активно разрабатывает технологии, чтобы сделать это возможным, с конечной целью сделать жизнь мультипланетной и распространить сознание к звездам.

SpaceXSI создает супер-интеллект, чтобы помочь человечеству понять вселенную. Наши команды создают полный стек супер-интеллекта: от наших суперкомпьютеров Colossus до моделей Grok и нашего набора приложений, включая Grok Bot, Grok Build, Grok Imagine, Grok Voice и X. Мы создаем мощный маховик, где больше вычислительной мощности обучает лучшие модели, лучшие модели обеспечивают более полезные продукты, а то, что мы узнаем от людей, использующих эти продукты, формирует то, что мы будем строить дальше.

ИНЖЕНЕР-ИССЛЕДОВАТЕЛЬ, СИНТЕТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ

О РОЛИ

В качестве инженера-исследователя в команде Synth Data в SpaceXAI вы будете изобретать и масштабировать синтетические данные, которые обучают наши модели новым возможностям. Вы отвечаете за полный цикл: выявление отсутствующей у модели возможности, разработка стратегии генерации данных, создание надежных конвейеров и верификаторов, а также проверка того, действительно ли полученные данные улучшают модель.

Вы выдвигаете гипотезы о том, какие данные помогут, создаете системы для их производства в масштабе, проводите аблиации и читаете полученные трассировки и сигналы обучения, чтобы понять, почему это сработало (или не сработало). Ваши наборы данных напрямую используются в передовых тренировочных запусках и формируют разработку моделей Grok.

НАД ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ РАБОТАТЬ

• Разработка комплексных рецептов синтетических данных, которые преобразуют необработанные источники (трассировки, документы, кодовые базы, рабочие процессы) в большие, разнообразные, проверяемые наборы задач.

• Создание надежных механизмов проверки и защиты от взлома, чтобы вознаграждения были просты в расчете и их было сложно обойти.

• Контроль сложности и разнообразия, чтобы данные оставались обучаемыми и отражали реальное использование, а не сводились к шаблонам.

• Проведение целенаправленных аблиаций и анализов, демонстрирующих, что набор данных вызвал улучшение возможностей (и исключающих артефакты оценщика или данных).

• Итерация на основе трассировок и результатов обучения для устранения конкретных пробелов, а затем превращение успешных разовых рецептов в повторно используемую инфраструктуру.

• Партнерство с исследовательскими и другими командами RL Data для преобразования целей по возможностям модели в конкретные планы синтетических данных.

ВЫ МОЖЕТЕ ПОДОЙТИ, ЕСЛИ

• У вас есть опыт исследований в области синтетических данных или данных после обучения, в индустрии или в академической среде. Вы разработали метод генерации данных, использовали эти данные в обучении и можете продемонстрировать их влияние на обучаемую вами модель.

• У вас есть прочные основы программной инженерии, и вы создавали нетривиальные конвейеры данных, агентные системы или системы оценки.

• У вас есть представление о том, что делает задачу обучения хорошей: достаточно сложной, чтобы научить чему-то реальному, достаточно простой, чтобы надежно оценить, и устойчивой к обходу вознаграждения.

• Вы внимательны и систематичны — понимаете как агрегированные метрики, так и тщательное чтение необработанных выходных данных.

• Вам нравится превращать сложные, открытые проблемы в повторяемые, высококачественные системы производства данных.

ПОДАЧА ЗАЯВКИ

Если кажется, что вы подходите, мы свяжемся с вами, чтобы запланировать 2-3 коротких технических собеседования. После этого мы запланируем очное собеседование в нашем офисе, где вы поработаете над небольшим проектом, обсудите идеи и познакомитесь с командой.