AI Research Engineer (Pre-training - LLM & Multi-Modal) - Remote-Stelle

Tether Operations Limited sucht AI Research Engineer (Pre-training - LLM & Multi-Modal). Die Stelle liegt im Bereich IT und Programmierung und ist vollständig remote. Das Unternehmen schränkt den Wohnort der Kandidatin nicht ein, Sie können sich also von überall bewerben.

Das Unternehmen hat keine Zahl veröffentlicht, das klärt sich im Gespräch. Zu den Arbeitszeiten stellt die Anzeige keine Bedingung.

Diese Stelle hat eine automatische Prüfung durchlaufen: Anzeigen, die eine ausländische Arbeitserlaubnis, Visa-Sponsoring, eine bestimmte Staatsangehörigkeit oder den Wohnsitz in einem genannten Land verlangen, kommen nicht auf die Liste.

1. Als Teil des KI-Modellteams bei Tether treiben Sie Innovationen in der Architekturentwicklung für verschiedene Modellskalen voran, verbessern die Intelligenz und führen neue Funktionen in der cross-modalen KI ein. Ihre Arbeit wird zu bahnbrechenden Fortschritten in großen Sprachmodellen und multimodalen Systemen beitragen.

2. Was Sie tun werden: - Durchführung einer groß angelegten Vorschulung für LLMs und multimodale Modelle auf verteilten Servern mit Tausenden von NVIDIA-GPUs. - Design und Prototyp innovativer Architekturen, Tokenizer und cross-modale Ausrichtungsschichten. Quelle, Filter und kuratieren massenhaft textuelle und multimodale Datensätze für eine effiziente Vorschulung. - Unabhängig und gemeinsam Experimente durchführen, Ergebnisse analysieren und Trainingsmethoden verfeinern. Untersuchen, Debuggen und Optimieren der Modelleffizienz und multimodaler Ausrichtungsstabilität. - Beitrag zur Weiterentwicklung verteilter Schulungssysteme für nahtlose Skalierbarkeit und Hardwareeffizienz.

3. Was sie suchen: - Ein Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich; idealerweise ein PhD in NLP, Machine Learning oder einem verwandten Bereich. Praktische Erfahrung, die zu groß angelegten LLM- oder multimodalen Vorschulungen auf verteilten Servern mit Tausenden von NVIDIA-GPUs beiträgt. Vertrautheit und praktische Erfahrung mit großen, verteilten Schulungsrahmen, Bibliotheken und Tools. - Tiefes Wissen über modernste Transformator- und Nicht-Transformator-Modifikationen. - Starke Expertise in PyTorch und Hugging Face Bibliotheken mit praktischer Erfahrung in der Modellentwicklung, kontinuierliche Vorschulung und Bereitstellung. - Ausgezeichnete englische Kommunikationsfähigkeiten.

4. Begriffe: - Pay: Nicht spezifiziert. - Standort: Remote, arbeiten aus jeder Ecke der Welt. - Stunden: Nicht spezifiziert. - Vertragsart: Nicht spezifiziert.