Machine Learning Engineer

Вознаграждение: $160 000 - $257 000 в год

О КОМПАНИИ GRAY SWAN

Gray Swan стремится дать миру возможность безопасно и надежно использовать ИИ. Мы оцениваем модели ИИ для ведущих передовых лабораторий, а также создаем агентов для обнаружения угроз в реальном времени и адаптивных агентов для враждебного тестирования (red teaming) для команд, внедряющих ИИ.

Мы — команда примерно из 50 человек, хорошо финансируемая и быстро растущая. Наша работа напрямую влияет на то, как мир развертывает ИИ-агентов и системы в масштабе.

Узнайте больше о том, как мы работаем: https://www.grayswan.ai/about.

ВАКАНСИЯ

В качестве инженера по машинному обучению (Machine Learning Engineer) в Gray Swan AI вы сыграете ключевую роль в формировании будущего решений по безопасности ИИ.

Исследования в Gray Swan AI тесно связаны с реальным влиянием. Безопасность ИИ — не решенная проблема, и эта роль представляет собой смесь прикладных исследований и системного строительства: разработка новых подходов к враждебному тестированию, оценке моделей и надежному выводу, которые напрямую влияют на то, как безопасные ИИ-системы развертываются на практике. Вы будете работать на стыке исследований и производства, воплощая новые идеи в масштабируемые ИИ-системы, устойчивые к враждебному воздействию.

Ваш опыт работы с передовыми архитектурами глубокого обучения (deep learning), распределенными системами и параллельными вычислениями позволит вам решать сложные задачи, связанные с ресурсоемкими моделями. Вы будете отвечать за совершенствование наших методологий контроля, мониторинга и анализа этих моделей, обеспечивая их соответствие строгим требованиям производственных сред.

Присоединяйтесь к Gray Swan AI, чтобы работать вместе с ведущими специалистами в области безопасности ИИ и применять свои технические знания для решения действительно важных проблем!

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Руководить проектированием, разработкой и развертыванием передовых моделей машинного обучения для повышения производительности и масштабируемости систем.

• Решать сложные задачи, связанные с ресурсоемкими моделями, используя распределенные системы и параллельные вычисления.

• Совершенствовать методологии контроля, мониторинга и анализа моделей машинного обучения в производственных средах.

• Разрабатывать новые подходы к враждебному тестированию, оценке моделей и надежному выводу.

• Воплощать исследовательские идеи в масштабируемые ИИ-системы, развертываемые в реальных, враждебных условиях.

• Тесно сотрудничать с межфункциональными командами, чтобы результаты исследований влияли на производственные системы.

КТО ВЫ

ОБРАЗОВАНИЕ

• Требуется степень бакалавра в области компьютерных наук (Computer Science), машинного обучения (Machine Learning), инженерии или смежной технической области.

ОПЫТ

• Опыт создания и развертывания моделей и систем машинного обучения.

• Подтвержденный опыт проектирования, обучения и развертывания моделей глубокого обучения с использованием таких фреймворков, как PyTorch.

• Опыт сильного программирования на Python и C++ (предпочтительно).

• Практический опыт разработки масштабируемых конвейеров машинного обучения и их интеграции с облачной инфраструктурой (например, AWS, GCP, Azure).

• Опыт проведения исследований в области ML, включая создание прототипов исследовательских систем, планирование экспериментов, эмпирический анализ результатов и представление результатов через публикации.

• Желательно: опыт работы с современными методами ML, такими как LLM (обучение, дообучение и/или анализ), конвейеры генерации синтетических данных, а также работа по безопасности ИИ.

ОСНОВНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ НАВЫКИ

• Глубокое знание архитектур нейронных сетей, включая рекуррентные сети (sequence models), трансформеры (transformers) и другие передовые подходы.

• Сильные навыки решения алгоритмических задач и всестороннее знание теории ML и методов оптимизации.

• Владение методами предварительной обработки данных, их преобразования и работы с большими многомодальными наборами данных.

БОНУСНЫЕ БАЛЛЫ, ЕСЛИ У ВАС ЕСТЬ

• Опыт работы с практиками безопасности ИИ, такими как валидация моделей, тестирование на устойчивость и непрерывный мониторинг инцидентов безопасности и защиты на протяжении всего периода развертывания.

• Опыт оценки безопасности ИИ и проведения враждебного тестирования.

ВЫ ДОБЬЕТЕСЬ УСПЕХА ЗДЕСЬ, ЕСЛИ:

• Вы искренне увлечены пересечением исследований и инженерии и хотите как разрабатывать новые идеи по безопасности ИИ, так и видеть их работающими в реальных системах.

• Вас мотивирует реальное влияние, и вы хотите, чтобы ваша работа напрямую влияла на то, как крупные ИИ-компании развертывают модели прямо сейчас (мы работаем со многими ведущими ИИ-лабораториями).

• Вы стремитесь углубить свои знания в области безопасности ИИ, работая вместе с командой, в которую входят одни из самых уважаемых и влиятельных мыслителей в этой области.

• Вы преуспеваете в быстро развивающейся, динамичной стартап-среде, где неопределенность является нормой.

• Вы обладаете сильными навыками сотрудничества и решения проблем, уделяя особое внимание достижению значимого, долгосрочного эффекта.

ВОЗНАГРАЖДЕНИЕ И ЛЬГОТЫ

Мы предлагаем конкурентоспособный пакет вознаграждений, призванный вознаградить за вклад и стимулировать рост. Наша философия вознаграждения основана на нашей текущей оценке и последних отраслевых данных.

Зарплата: $160 000–257 000, в зависимости от уровня, плюс бонус, основанный на результатах, и конкурентоспособный пакет акций.

Льготы:

• 401k с до 4% соответствия от работодателя.

• 28 дней ежегодного отпуска (отпуск + праздники).

• Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка.

• Бесплатные обеды (офис в Питтсбурге).

• Гибкие условия работы.

• Визовая поддержка для исключительных кандидатов.

ТИПИЧНЫЙ ПРОЦЕСС СОБЕСЕДОВАНИЯ

🔎 Рассмотрение заявки. Мы читаем все; мы ответим в течение 10 дней.

🗣 Скрининг рекрутером. Мы узнаем о вас; вы узнаете о нас.

🧑‍💻 Техническое собеседование или собеседование с нанимающим менеджером.

💻 Оценка, связанная с ролью.

🗣 Собеседование на оценку опыта и соответствия культуре.

😇 Проверка рекомендаций. Мы свяжемся с 3-5 рекомендателями, которых вы предоставите.

📃 Предложение. Если обе стороны согласны, мы действуем быстро.