Vanhempi koneoppimisinsinööri - LLM-arviointi / Tehtävien luominen (Intiassa toimiva)

Roolin yleiskatsaus

Mercor rekrytoi johtavan tekoälytutkimuslaboratorion puolesta palkatakseen erittäin taitavia koneoppimisinsinöörejä, joilla on todistettu kokemus korkean suorituskyvyn ML-järjestelmien rakentamisesta, kouluttamisesta ja arvioinnista todellisissa ympäristöissä. Tässä roolissa suunnittelet, toteutat ja kuratoit korkealaatuisia koneoppimisaineistoja, tehtäviä ja arviointityönkulkuja, jotka mahdollistavat edistyneiden tekoälyjärjestelmien koulutuksen ja vertailuanalyysit.

Tämä tehtävä sopii insinööreille, jotka ovat menestyneet kilpailullisissa koneoppimisympäristöissä, kuten Kagglella, joilla on syvällinen mallinnusintuitio ja jotka pystyvät muuntamaan monimutkaisia reaalimaailman ongelmanmäärittelyjä vankkarakenteisiksi, hyvin jäsennellyiksi ML-putkiksi ja -aineistoiksi. Työskentelet tiiviisti tutkijoiden ja insinöörien kanssa kehittääksesi realistisia ML-ongelmia, varmistaaksesi aineiston laadun ja edistääksesi toistettavaa, vaikuttavaa kokeilua.

Hakijoilla tulisi olla 3–5+ vuoden kokemus soveltavasta ML:stä tai vahva kokemus kilpailullisesta ML:stä, ja heidän on oltava Intiassa. Ihanteelliset hakijat ovat taitavia Pythonissa, kokeneita toistettavien putkien rakentamisessa ja tuntevat vertailuanalyysikehykset, pisteytysmenetelmät ja ML-arvioinnin parhaat käytännöt.

Vastuualueet

• Muotoilla ainutlaatuisia ML-ongelmia LLM: ien ML-ominaisuuksien parantamiseksi.
• Suunnitella, rakentaa ja optimoida koneoppimismalleja luokitteluun, ennustamiseen, NLP: hen, suositteluun tai generatiivisiin tehtäviin.
• Suorittaa nopeita kokeilusyklejä, arvioida mallin suorituskykyä ja iteroida jatkuvasti.
• Suorittaa edistynyttä piirteiden suunnittelua ja tiedon esikäsittelyä.
• Toteuttaa vastustuksellista testausta, mallin kestävyystarkistuksia ja harha-arviointeja.
• Hienosäätää, arvioida ja ottaa käyttöön transformaattoripohjaisia malleja tarvittaessa.
• Ylläpitää selkeää dokumentaatiota aineistoista, kokeiluista ja mallipäätöksistä.
• Pysyä ajan tasalla uusimmasta ML-tutkimuksesta, työkaluista ja tekniikoista mallinnusominaisuuksien edistämiseksi.

Vaadittu pätevyys

• Vähintään 3–5 vuoden kokemus kokopäiväisestä työstä koneoppimismallien kehityksessä
• Tekninen korkeakoulututkinto tietojenkäsittelytieteestä, sähkötekniikasta, tilastotieteestä, matematiikasta tai vastaavalta alalta
• Todistettu kokemus kilpailullisesta koneoppimisesta (Kaggle, DrivenData tai vastaava)
• Todisteita huippusuorituksista ML-kilpailuissa (Kaggle-mitalit, finalistisijoitukset, tulostaulukon sijoitukset)
• Vahva osaaminen Pythonissa, PyTorchissa/TensorFlowssa ja moderneissa ML/NLP-kehyksissä
• Vankka ymmärrys ML: n perusteista: tilastotiede, optimointi, mallin arviointi, arkkitehtuurit
• Kokemus hajautetusta koulutuksesta, ML-putkista ja kokeiden seurannasta
• Vahvat ongelmanratkaisutaidot ja algoritminen ajattelu
• Kokemus työskentelystä pilviympäristöissä (AWS/GCP/Azure)
• Poikkeukselliset analyyttiset, viestintä- ja ihmissuhdetaidot
• Kyky selittää selkeästi mallinnuspäätökset, kompromissit ja arviointitulokset
• Sujuva englannin kielen taito

Edut / Mukava olla

• Kaggle Grandmaster, Master tai useita kultamitaleja
• Kokemus vertailuanalyysien, arviointien tai ML-haasteongelmien luomisesta
• Tausta generatiivisissa malleissa, LLM: issä tai multimodaalisessa oppimisessa
• Kokemus laajamittaisesta hajautetusta koulutuksesta
• Aikaisempi kokemus tekoälytutkimuksesta, ML-alustoista tai infrastruktuuritiimeistä
• Panos teknisiin blogeihin, avoimen lähdekoodin projekteihin tai tutkimusjulkaisuihin
• Aikaisempi mentorointi- tai teknisen johtajuuden kokemus
• Julkaistut tutkimusartikkelit (konferenssi tai lehti)
• Kokemus LLM-hienosäädöstä, vektoritietokannoista tai generatiivisen tekoälyn työnkuluista
• Tuntemus MLOps-työkaluista: Weights & Biases, MLflow, Airflow, Docker jne.
• Kokemus päättelyn suorituskyvyn optimoinnista ja mallien skaalautuvasta käyttöönotosta

Miksi liittyä

• Saat kokemusta huippuluokan tekoälytutkimuksen työnkuluista, tehden tiivistä yhteistyötä datatieteilijöiden, ML-insinöörien ja tutkimusjohtajien kanssa, jotka muokkaavat seuraavan sukupolven tekoälyjärjestelmiä.
• Työskentele vaikuttavien koneoppimishaasteiden parissa samalla kun kokeilet edistyneitä mallinnusstrategioita, uusia analyyttisiä menetelmiä ja kilpailutason validointitekniikoita.
• Tee yhteistyötä maailmanluokan tekoälylaboratorioiden ja teknisten tiimien kanssa, jotka toimivat ennustamisen, kokeilun, taulukkomuotoisen ML: n ja multimodaalisen analytiikan eturintamassa.
• Joustavat sitoutumisvaihtoehdot (30–40 tuntia/viikko tai kokoaikainen) – ihanteellinen ML-insinööreille, jotka haluavat soveltaa Kaggle-tason ongelmanratkaisua todellisiin, tuotantotason tekoälyjärjestelmiin.
• Täysin etätyöskentely ja globaalisti joustava – optimoitu syvälliseen tekniseen työhön, asynkroniseen yhteistyöhön ja korkean tuotoksen tutkimusympäristöihin.