Research Engineer

Title: Research Engineer
Location: San Mateo HQ / Hybrid

О КОМПАНИИ

Модели питаются тем, что едят. Но большая часть вычислительных ресурсов для обучения тратится впустую на обучение на данных, которые уже усвоены, нерелевантны или даже вредны, что приводит к худшим моделям, обучение и развертывание которых стоит дороже.

В DatologyAI мы создали передовой набор инструментов для курирования данных, который автоматически курирует и оптимизирует петабайты данных для создания наилучших возможных обучающих данных для ваших моделей. Обучение на курированных данных может значительно сократить время и стоимость обучения (в 7-40 раз быстрее в зависимости от сценария использования), значительно повысить производительность модели, как если бы вы обучались на >10 раз большем объеме необработанных данных без увеличения стоимости обучения, и позволить меньшим моделям с менее чем половиной параметров превосходить более крупные модели, несмотря на использование гораздо меньших вычислительных ресурсов при инференсе, существенно снижая стоимость развертывания. Для получения более подробной информации ознакомьтесь с нашим недавним исследованием по масштабированию синтетических данных (BeyondWeb) и предварительному обучению с использованием данных, специфичных для предметной области (The Finetuner’s Fallacy).

Мы привлекли в общей сложности 57,5 ​​млн долларов в двух раундах: Seed и Series A. Среди наших инвесторов — Felicis Ventures, Radical Ventures, Amplify Partners, Microsoft, Amazon и визионеры в области ИИ, такие как Geoff Hinton, Yann LeCun, Jeff Dean и многие другие, которые глубоко понимают важность и сложность определения и оптимизации наилучших возможных обучающих данных для моделей. Наша команда была пионером в этой передовой области исследований и обладает глубокими знаниями как в области исследований данных, так и в области инженерии данных, необходимыми для решения этой невероятно сложной задачи и упрощения курирования данных для всех, кто хочет обучать свои собственные модели на своих собственных данных.

Эта должность находится в Сан-Матео, Калифорния. Мы работаем в офисе 4 дня в неделю.

О РОЛИ

В качестве инженера-исследователя вы будете играть решающую роль в проведении и обеспечении передовых исследований и их интеграции в наш основной продуктовый конвейер. Вы будете тесно сотрудничать с другими членами технического персонала для разработки и улучшения современных стратегий курирования данных. Ваши технические навыки ускорят наши исследования и обеспечат, чтобы наш продукт оставался на переднем крае инноваций.

НАД ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ РАБОТАТЬ

• Вы будете создавать и масштабировать конвейеры обработки и курирования данных, которые работают с огромными языковыми, визуальными и мультимодальными наборами данных, делая их быстрыми, надежными и дешевыми в эксплуатации.

• Вы будете проектировать инфраструктуру экспериментов, которая позволяет ученым быстро и масштабно итерировать, превращая хорошую идею в рабочий эксперимент за считанные часы.

• Наша работа руководствуется конкретными потребностями клиентов и результатами продуктов. Вы будете преобразовывать результаты исследований в производственные системы, на которые полагаются клиенты.

• Вы будете профилировать и оптимизировать крупномасштабные рабочие нагрузки обучения и обработки данных, потому что при передовых масштабах производительность и стоимость являются исследовательскими ограничениями.

О ВАС

• Более 3 лет опыта создания ML-систем, инфраструктуры данных или крупномасштабных распределенных приложений.

• Глубокие знания в области разработки программного обеспечения, свободное владение Python и практический опыт работы с PyTorch.

• Опыт распределенной обработки данных и/или распределенного обучения с использованием таких инструментов, как Spark, Ray, Dask или Snowflake.

• Уверенная работа с крупномасштабными вычислительными ресурсами, включая GPU-кластеры и облачную инфраструктуру.

• Достаточная глубина знаний в области машинного обучения для содержательного сотрудничества с исследователями, а не только для реализации их спецификаций.

• Подтвержденный опыт внедрения систем, на которые полагаются другие, будь то производственная инфраструктура, инструменты с открытым исходным кодом или другие артефакты.

КОМПЕНСАЦИЯ

В DatologyAI мы стремимся вознаграждать талант конкурентоспособной заработной платой и значительной долей в компании. Заработная плата на этой должности составляет от 180 000 до 300 000 долларов США.

• Начальная оплата основана на навыках, опыте, квалификации, связанных с работой, и результатах собеседования.

ЛЬГОТЫ

• Медицинские услуги (медицинское страхование, зрение и стоматология) покрываются на 100%.

• План 401(k) с щедрым корпоративным соответствием 4%.

• Неограниченная политика PTO (оплачиваемый отпуск).

• Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком в течение 12 недель, плюс 6 месяцев гибкого рабочего графика из дома.

• Ежегодный стипендиум на оздоровление в размере 2000 долларов США.

• Ежегодный стипендиум на обучение и развитие в размере 1000 долларов США.

• Ежедневные обеды и закуски предоставляются в нашем офисе!

• Помощь при переезде для сотрудников, переезжающих в район Залива.