Заголовок: Multimodal ML Engineer
Компания: White Circle
Местоположение: Париж / Лондон / Гибридный / Удаленный
TLDR: Multimodal ML Engineer для обучения и внедрения моделей обработки изображений, аудио, видео и речи для платформы безопасности ИИ, которая обрабатывает более 100 млн. вызовов API в месяц.
О нас
White Circle — компания, занимающаяся безопасностью ИИ, создающая слой безопасности, надежности и оптимизации для систем ИИ. В основе нашей платформы лежат политики — простые правила на естественном языке, определяющие, что модель ИИ должна и не должна делать. Мы автоматически тестируем, применяем и постоянно улучшаем эти политики в масштабе.
- Мы недавно привлекли финансирование серии А, увеличив общий объем финансирования до 70 миллионов долларов. Среди наших инвесторов — ведущие фонды, основатели и старшие руководители OpenAI, Anthropic, HuggingFace, Mistral, DeepMind, Datadog, Sentry и других.
- Мы обрабатываем более 100 миллионов вызовов API каждый месяц.
- Мы дообучаем и обучаем собственные LLM, чтобы они работали быстрее и дешевле любой открытой или проприетарной модели.
Мы — небольшая, высоко сфокусированная команда. Если вы хотите глубоко работать над сложными задачами, видеть, как ваша работа быстро внедряется в продакшн, и влиять на то, как реально строится безопасность ИИ — вы тот, кто нам нужен.
Вы будете
- Обучать и дообучать крупномасштабные мультимодальные модели (vision-language, аудио, речь) с нуля и на основе предварительно обученных чекпоинтов.
- Расширять модели между модальностями: понимание изображений, темпоральное моделирование видео, обработка длинного контекста и потокового аудио.
- Разрабатывать и проводить эксперименты: изменения архитектуры, комбинации данных, рецепты обучения.
- Создавать и поддерживать мультимодальные конвейеры данных — от необработанных изображений, видео и аудиозаписей до готовых к обучению наборов данных, включая генерацию синтетических данных.
- Обучать и оптимизировать MoE-архитектуры для эффективного мультимодального вывода.
- Создавать конвейеры выравнивания: SFT, DPO, GRPO, моделирование вознаграждений — между модальностями, а не только для текста.
- Оптимизировать модели для продакшна: квантование, дистилляция, батчинг, потоковая обработка и низколатентное обслуживание.
- Внедрять модели end-to-end: от исследовательского чекпоинта до продакшн-обслуживания.
- Определять метрики оценки и бенчмарки, которые действительно важны для продукта: визуальные QA, пространственное рассуждение, понимание видео, понимание речи и аудио.
Вы отлично впишетесь, если вы
- Имеете 3+ года опыта обучения крупномасштабных моделей глубокого обучения в мультимодальных доменах (vision-language, аудио, речь или акустика).
- Обладаете сильными навыками работы с PyTorch с практическим опытом распределенного обучения (DeepSpeed, FSDP или аналогичные).
- Имеете глубокий опыт работы с мультимодальными архитектурами — понимаете, как сочетаются энкодеры изображений/аудио, проекторы и LLM (LLaVA, Qwen-VL, InternVL, Audio Flamingo, Omni Qwen, Audio Qwen, Whisper, HuBERT, Conformer или аналогичные).
- Имеете практический опыт работы с RLHF/выравниванием для мультимодальных задач: GRPO, DPO, моделирование вознаграждений — не только для текста.
- Имеете опыт моделирования видео и/или аудио последовательностей: темпоральное моделирование, обработка длинного контекста, эффективное внимание, потоковый вывод.
- Имеете опыт внедрения моделей в продакшн: вы достигли целевых показателей задержки и оптимизировали вывод, а не просто сообщали результаты бенчмарков.
- Комфортно работаете с курированием крупномасштабных мультимодальных наборов данных: пары изображение-текст, данные инструкций для видео, предварительная обработка аудио, аугментация, генерация синтетических данных.
- Знакомы с MoE-архитектурами и их компромиссами для мультимодальных рабочих нагрузок.
- Обладаете сильными инженерными основами: чистый код, контроль версий, тестирование, документация.
Большой плюс
- Понимание основ обработки аудиосигналов (спектрограммы, мел-спектры, шумоподавление).
Почему White Circle
- Конкурентоспособный компенсационный пакет, включая опционы.
- Гибкий график отпусков.
- Оплачиваемый отпуск в соответствии с местным законодательством, независимо от того, где вы работаете.
- Работа из Парижа или Лондона (гибрид) + релокационный пакет для Парижа.
- Лучшая медицинская страховка во Франции.
- Поддержка в обучении и развитии для курсов, конференций и возможностей для роста ваших навыков.
- Все необходимое оборудование, инструменты и услуги.
- Оплачиваемые подписки на ИИ-агентов и IDE.
- Командные выезды дважды в год: недавно мы были в Альпах и Сен-Тропе.
Процесс
- Вступительный звонок с HR (25 мин)
- Тестовое задание на дом
- Техническое собеседование с руководителем отдела прикладных исследований (60 мин)
- Заключительное общение с генеральным директором (45 мин)
