Vereinigte Staaten
Temple Health
Bright Vision Technologies
AI Applications Engineer
RemoteVereinigte Staaten
Wesley Chapel, Florida, United States
Python
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Über die Stelle
AI Applications Engineer – Remote
Dies ist eine fantastische Gelegenheit, einem etablierten und angesehenen Unternehmen beizutreten, das enorme berufliche Entwicklungsmöglichkeiten bietet.
Bright Vision Technologies ist ein Technologieberatungs- und Softwareentwicklungsunternehmen, das Cloud-, AI-, Daten- und Unternehmenslösungen in den gesamten Vereinigten Staaten anbietet.
Bright Vision Technologies ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert.
Bewerbung
Stellenbezeichnung: AI Applications Engineer
Standort: 100% Remote (Vereinigte Staaten)
Art der Anstellung: Vollzeit, direkte Anstellung W2
Gehaltsrahmen: $100,000–$175,000 jährlich
Berufserfahrung: 6+ Jahre
Erklärung zur Chancengleichheit (EEO)
Bright Vision Technologies (BV Teck) verpflichtet sich zur Chancengleichheit (EEO) für alle Mitarbeiter und Bewerber, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, nationaler Herkunft, Alter, genetischen Informationen, Behinderung, Veteranenstatus oder einem anderen gesetzlich geschützten Status gemäß geltenden Bundes-, Landes- oder lokalen Gesetzen. Diese Verpflichtung erstreckt sich auf alle Aspekte der Beschäftigung, einschließlich Rekrutierung, Einstellung, Schulung, Vergütung, Beförderung, Versetzung, Beurlaubung, Kündigung, Entlassung und Wiedereinstellung.
BV Teck untersagt ausdrücklich jede Form von Belästigung oder Diskriminierung am Arbeitsplatz. Jede unzulässige Beeinträchtigung der Fähigkeit der Mitarbeiter, ihre beruflichen Pflichten zu erfüllen, kann zu Disziplinarmaßnahmen bis hin zur Beendigung des Arbeitsverhältnisses führen.
Erforderliche Qualifikationen
Sponsoring: US-Staatsbürger, Inhaber einer Green Card, EAD-Inhaber und Kandidaten für einen H-1B-Transfer werden ermutigt, sich zu bewerben. Wir können für diese Position keine neuen H-1B-Visumanträge sponsern.
- Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Machine Learning oder einem verwandten Bereich; oder gleichwertige Erfahrung.
- Sechs oder mehr Jahre kombinierte Erfahrung in Forschung und Engineering im Bereich ML, mit signifikanter Erfahrung mit LLM.
- Starke Kenntnisse in Python und modernen deep learning-Frameworks, insbesondere PyTorch.
- Praktische Erfahrung im Fine-Tuning von Transformer-basierten Sprachmodellen in nicht trivialem Umfang.
- Vertrautheit mit verteilten Trainingsstrategien, einschließlich FSDP, ZeRO und Pipeline-Parallelität.
- Erfahrung mit RLHF, DPO oder anderen Techniken zur Präferenzoptimierung.
- Starkes Verständnis von Bewertungsmethodik, Benchmarks und dem Design menschlicher Bewertungen.
- Erfahrung im Betrieb von Trainingsjobs auf GPU-Clustern und in der Fehlerbehebung.
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Veröffentlichung oder Bereitstellung wirkungsvoller LLM-Arbeiten.
Stellenübersicht
Wir suchen einen AI Applications Engineer, der Fine-Tuning-Workflows für Large Language Models über überwachte, präferenzbasierte und Reinforcement Learning-Ansätze hinweg entwirft, ausführt und operationalisiert. Die Rolle erfordert fundierte praktische Erfahrung mit modernen Trainings-Stacks, sorgfältige Datensatzkonstruktion, strenge Bewertungsmethodik sowie die technische Disziplin, komplexe Trainingspipelines zuverlässig zu betreiben. Der ideale Kandidat kombiniert ein starkes Gespür für ML mit produktionsreifen Engineering-Praktiken und ist in der Lage, die Kompromisse zwischen Datenqualität, Rechenbudget, Bewertungsstrenge und Liefergeschwindigkeit abzuwägen. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit funktionsübergreifenden Partnern – Produkt, Design, Engineering, Operations und Business-Stakeholdern – zusammen, um unklare Anforderungen in gut durchdachte Lösungen zu übersetzen. Es wird erwartet, dass Sie durch Code-Reviews, Design-Reviews und die Betreuung jüngerer Ingenieure die Qualitätsstandards erhöhen. Der erfolgreiche Kandidat bringt eine starke technische Disziplin, einen klaren Kommunikationsstil und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung aussagekräftiger Arbeit mit, die sich in der Produktion bewährt.
Bevorzugte Qualifikationen
- Publikationen bei erstklassigen ML-Konferenzen.
- Erfahrung mit dem Fine-Tuning multimodaler Modelle.
- Vertrautheit mit der Generierung synthetischer Daten und Dataset-Destillation.
- Open-Source-Beiträge zu LLM-Trainingsbibliotheken.
- Erfahrung mit verantwortungsvoller KI-Bewertung und Red-Teaming-Praktiken.
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