מהנדס/ת למידת מכונה בכיר/ה - הערכת מודלי שפה גדולים / יצירת משימות (מבוסס/ת הודו)

סקירת תפקיד

Mercor מגייסת עבור מעבדת מחקר מובילה בתחום הבינה המלאכותית מהנדסי/ות למידת מכונה מיומנים/ות במיוחד, בעלי/ות רקורד מוכח בבנייה, אימון והערכה של מערכות למידת מכונה בעלות ביצועים גבוהים בסביבות אמיתיות. בתפקיד זה, תתכננו, תטמיעו ותנהלו מערכי נתונים, משימות ותהליכי עבודה איכותיים ללמידת מכונה, אשר מניעים את האימון והבנצ'מרקינג של מערכות בינה מלאכותית מתקדמות.

משרה זו אידיאלית למהנדסים/ות שהצטיינו במסגרות תחרותיות של למידת מכונה כגון Kaggle, בעלי/ות אינטואיציה עמוקה במודלים, ויכולים/ות לתרגם הצהרות בעיות מורכבות מהעולם האמיתי לצינורות נתונים (pipelines) ומערכי נתונים חזקים ומובנים היטב של למידת מכונה. תעבדו בשיתוף פעולה הדוק עם חוקרים/ות ומהנדסים/ות לפיתוח בעיות למידת מכונה ריאליסטיות, הבטחת איכות מערכי נתונים, והנעת ניסויים ניתנים לשחזור ובעלי השפעה גבוהה.

מועמדים/ות צריכים/ות להיות בעלי/ות 3–5+ שנות ניסיון בלמידת מכונה יישומית או רקורד חזק בלמידת מכונה תחרותית, וחייבים/ות להיות מבוססים/ות בהודו. מועמדים/ות אידיאליים/ות בקיאים/ות ב-Python, מנוסים/ות בבניית צינורות נתונים ניתנים לשחזור, ומכירים/ות מסגרות בנצ'מרקינג, מתודולוגיות ניקוד ושיטות עבודה מומלצות להערכת למידת מכונה.

אחריות

• הגדרת בעיות למידת מכונה ייחודיות לשיפור יכולות למידת המכונה של מודלי שפה גדולים (LLMs).
• תכנון, בנייה ואופטימיזציה של מודלי למידת מכונה למשימות סיווג, חיזוי, עיבוד שפה טבעית (NLP), המלצה או יצירה (generative).
• הפעלת מחזורי ניסוי מהירים, הערכת ביצועי מודלים ואיטרציה מתמדת.
• ביצוע הנדסת מאפיינים מתקדמת ועיבוד מקדים של נתונים.
• הטמעת בדיקות יריבות (adversarial testing), בדיקות חוסן מודלים והערכות הטיה.
• כוונון עדין, הערכה ופריסה של מודלים מבוססי טרנספורמרים היכן שנדרש.
• שמירה על תיעוד ברור של מערכי נתונים, ניסויים והחלטות מודלים.
• התעדכנות במחקר, בכלים ובטכניקות העדכניים ביותר בלמידת מכונה כדי לקדם את יכולות המודלים.

כישורים נדרשים

• לפחות 3–5 שנות ניסיון במשרה מלאה בפיתוח מודלי למידת מכונה
• תואר טכני במדעי המחשב, הנדסת חשמל, סטטיסטיקה, מתמטיקה או תחום קשור
• ניסיון מוכח בלמידת מכונה תחרותית (Kaggle, DrivenData או שווה ערך)
• עדות לביצועים מהשורה הראשונה בתחרויות למידת מכונה (מדליות Kaggle, מיקומי גמר, דירוגי לוח תוצאות)
• בקיאות חזקה ב-Python, PyTorch/TensorFlow, ובפריימוורקים מודרניים של למידת מכונה/עיבוד שפה טבעית (ML/NLP)
• הבנה מוצקה של יסודות למידת המכונה: סטטיסטיקה, אופטימיזציה, הערכת מודלים, ארכיטקטורות
• ניסיון באימון מבוזר, צינורות נתונים של למידת מכונה (ML pipelines) ומעקב אחר ניסויים
• כישורי פתרון בעיות חזקים וחשיבה אלגוריתמית
• ניסיון בעבודה עם סביבות ענן (AWS/GCP/Azure)
• כישורים אנליטיים, תקשורתיים ובינאישיים יוצאי דופן
• יכולת להסביר בבירור החלטות מודלים, פשרות ותוצאות הערכה
• שליטה מלאה באנגלית

מועדף / יתרון

• Kaggle Grandmaster, Master, או מספר מדליות זהב
• ניסיון ביצירת בנצ'מרקים, הערכות או בעיות אתגר בלמידת מכונה
• רקע במודלים גנרטיביים, מודלי שפה גדולים (LLMs) או למידה רב-מודאלית
• ניסיון באימון מבוזר בקנה מידה גדול
• ניסיון קודם במחקר בינה מלאכותית, פלטפורמות למידת מכונה או צוותי תשתית
• תרומות לבלוגים טכניים, פרויקטים בקוד פתוח או פרסומי מחקר
• ניסיון קודם בחניכה או מנהיגות טכנית
• מאמרי מחקר שפורסמו (כנס או כתב עת)
• ניסיון בכוונון עדין של מודלי שפה גדולים (LLM fine-tuning), מסדי נתונים וקטוריים או תהליכי עבודה של בינה מלאכותית גנרטיבית
• היכרות עם כלי MLOps: Weights & Biases, MLflow, Airflow, Docker, וכו'.
• ניסיון באופטימיזציה של ביצועי הסקה ופריסת מודלים בקנה מידה גדול

למה להצטרף

• קבלת חשיפה לתהליכי עבודה חדשניים במחקר בינה מלאכותית, בשיתוף פעולה הדוק עם מדעני/ות נתונים, מהנדסי/ות למידת מכונה ומובילי/ות מחקר המעצבים/ות מערכות בינה מלאכותית מהדור הבא.
• עבודה על אתגרי למידת מכונה בעלי השפעה גבוהה תוך כדי ניסוי באסטרטגיות מודלים מתקדמות, שיטות אנליטיות חדשות וטכניקות אימות ברמת תחרות.
• שיתוף פעולה עם מעבדות בינה מלאכותית וצוותים טכניים ברמה עולמית הפועלים בחזית החיזוי, הניסוי, למידת מכונה טבלאית ואנליטיקה רב-מודאלית.
• אפשרויות העסקה גמישות (30–40 שעות/שבוע או משרה מלאה) — אידיאלי למהנדסי/ות למידת מכונה הלהוטים/ות ליישם פתרון בעיות ברמת Kaggle למערכות בינה מלאכותית אמיתיות ברמת ייצור.
• עבודה מרחוק לחלוטין וגמישות גלובלית — מותאמת לעבודה טכנית מעמיקה, שיתוף פעולה אסינכרוני וסביבות מחקר בעלות תפוקה גבוהה.