AI Research Engineer (Pre-training - LLM & Multi-Modal) - vaga remota

A empresa Tether Operations Limited está com uma vaga aberta de AI Research Engineer (Pre-training - LLM & Multi-Modal). A posição fica na área de TI e programação e é totalmente remota. A empresa não impõe restrição sobre onde o candidato mora, então você pode se candidatar de onde estiver.

A empresa não publicou nenhum valor, isso é acertado na entrevista. O anúncio não impõe condição nenhuma de horário.

Esta vaga passou por uma verificação automática: anúncios que exigem autorização de trabalho estrangeira, patrocínio de visto, uma nacionalidade específica ou residência em um país indicado não entram na lista.

1. Como parte da equipe de modelos de IA em Tether, você vai impulsionar a inovação no desenvolvimento de arquitetura para várias escalas de modelos, melhorando a inteligência e introduzindo novas capacidades em IA cross-modal. Seu trabalho contribuirá para avanços inovadores em grandes modelos de linguagem e sistemas multimodais.

2. O que você vai fazer: - Realizar pré-treinamento em larga escala para LLMs e modelos multimodais em servidores distribuídos com milhares de GPUs NVIDIA. - Design e protótipo de arquiteturas inovadoras, tokenizers e camadas de alinhamento cross-modal. - Fonte, filtro e curadoria de conjuntos de dados textuais e multimodais em escala maciça para um pré-treinamento eficiente. - Realizar experiências de forma independente e colaborativa, analisar resultados e aperfeiçoar metodologias de treinamento. - Investigar, depurar e otimizar a eficiência do modelo e a estabilidade de alinhamento multimodal. - Contribuir para o avanço de sistemas de treinamento distribuídos para uma escalabilidade perfeita e eficiência de hardware.

3. O que eles estão procurando: - Licenciatura em Ciência da Computação ou área relacionada; idealmente, um PhD em NLP, Machine Learning, ou um campo relacionado. - Experiência prática que contribui para LLM em larga escala ou pré-treinamento multimodal em servidores distribuídos com milhares de GPUs NVIDIA. - Familiaridade e experiência prática com quadros de treinamento distribuídos em larga escala, bibliotecas e ferramentas. - Conhecimento profundo de transformadores de última geração e modificações não-transformantes. - Forte experiência em bibliotecas PyTorch e Hugging Face com experiência prática em desenvolvimento de modelos, pré-treinamento contínuo e implantação. - Excelentes habilidades de comunicação em inglês.

4. Termos: - Pagamento: Não especificado. - Localização: Remoto, trabalhando de todos os cantos do mundo. - Horas: Não especificado. - Tipo de contrato: Não especificado.