О компании Appier
Appier — компания-разработчик программного обеспечения как услуги (SaaS), которая использует искусственный интеллект (ИИ) для принятия бизнес-решений. Основанная в 2012 году с целью демократизировать ИИ, Appier стремится превращать ИИ в ROI, делая программное обеспечение интеллектуальным. В настоящее время Appier имеет 17 офисов в Азиатско-Тихоокеанском регионе, Европе и США и котируется на Токийской фондовой бирже (тикер: 4180). Посетите www.appier.com для получения дополнительной информации.
О вакансии
В качестве научного сотрудника вы будете работать на переднем крае генеративного и агентного ИИ: совершенствовать большие языковые модели (LLM), визуально-языковые модели (VLM) и ИИ-агентов, которые рассуждают, планируют и используют инструменты для решения реальных проблем. Ваши исследования будут охватывать пост-тренировку (SFT, RLHF/RLVR), масштабирование рассуждений и времени тестирования, мультимодальный интеллект и автономные агентные системы. Вы будете формировать основные ИИ-возможности Appier, публиковать статьи на ведущих конференциях по ИИ/МО и сотрудничать с учеными и инженерами для преобразования передовых исследований в продуктовое влияние.
Обязанности
- Исследование и создание агентных ИИ-систем: рассуждения, планирование, использование инструментов, память и многоагентное взаимодействие, основанные на LLM и VLM.
- Разработка методов пост-тренировки (SFT, RLHF, RL с проверяемыми вознаграждениями, оптимизация предпочтений) для повышения возможностей, согласованности и надежности моделей.
- Улучшение производительности, эффективности и масштабируемости базовых моделей в процессе обучения, инференса и вычислений во время тестирования.
- Разработка строгих методов оценки и бенчмаркинга для моделей и агентов в реальных сценариях.
- Сотрудничество с кросс-функциональными командами для внедрения исследований в производственные приложения.
- Отслеживание передовых исследований, предложение новых направлений и публикация ключевых результатов на ведущих площадках ИИ/МО.
О вас
Минимальные требования
- Степень магистра или доктора наук (Ph.D.) в области компьютерных наук, электротехники, математики или смежной области с опытом исследований в области ИИ/МО.
- Глубокое понимание современных базовых моделей с опытом работы хотя бы в одной из областей: LLM, VLM/мультимодальные модели, RL или агентные системы.
- Практический опыт работы с LLM: дообучение, RAG, агентные фреймворки (например, использование инструментов, вызов функций) или прототипирование продуктов. Свободное владение рабочими процессами кодирования с помощью ИИ является плюсом.
- Свободное владение Python и PyTorch; способность эффективно создавать, обучать и оптимизировать модели.
- Сильные навыки анализа поведения моделей, диагностики узких мест и улучшения конвейеров обучения и инференса.
- Четкие коммуникативные навыки и отношение «команда прежде всего» в быстрой, совместной среде.
Предпочтительные квалификации
- Публикации на ведущих конференциях по ИИ/МО (например, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, EMNLP).
- Опыт крупномасштабного распределенного обучения или конвейеров пост-тренировки LLM.
- Вклад в проекты с открытым исходным кодом (например, агентные фреймворки, выпуск моделей или бенчмарков).
- Страсть к продвижению передовых достижений в области генеративного и агентного ИИ и объединению исследований с практическими реальными приложениями.
