Deep Learning Research Engineer

Bei Plumerai machen wir es Entwicklern einfach und erschwinglich, hochpräzise KI zu ihren Kamerageräten hinzuzufügen, damit sie erstaunliche neue Produkte entwickeln können. Große Marken setzen unsere fortschrittlichen Computer-Vision-Modelle auf Millionen von Smart-Home-Kameras ein und wir expandieren schnell in andere Sektoren wie kommerzielle Sicherheit, Altenpflege und Einzelhandel. Wir kombinieren unsere Tiny AI-Software für On-Device mit unseren Cloud-basierten Vision Language Models, um unseren Kunden leistungsstarke KI-Funktionen anzubieten, darunter Personenerkennung, Videosuche, vertraute Gesichtserkennung, KI-Bildunterschriften und mehr. Wir priorisieren die Inferenz auf dem Gerät, um stromsparende, hocheffiziente und private KI-Produkte zu ermöglichen. Plumerai führt bei der Genauigkeit, selbst im Vergleich zu großen Anbietern wie Google Nest.

Wir suchen einen Deep Learning Research Engineer, der uns bei der Entwicklung von hochmodernen KI-Produkten unterstützen kann. Dies kann alles umfassen, von der Verbesserung unserer Trainingsalgorithmen, dem Training und der Integration multimodaler LLMs, dem Aufbau unserer Datenpipeline, dem Entwurf neuer Modellarchitekturen bis hin zur Anwendung bewährter ML-Ansätze und der Entwicklung cleverer Algorithmen. Sie werden uns helfen, neue KI-Funktionen zu entwickeln, die auf Millionen von Kamera-Geräten im Feld ausgeliefert werden. Gemeinsam bauen wir die fortschrittlichste KI für eingebettete Geräte.

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Prozess

Wir kombinieren unsere Tiny AI mit multimodalen LLMs, um unsere fortschrittlichen KI-Funktionen für unsere Kunden zu ermöglichen. Sie werden multimodale LLMs verwenden und verbessern, um neue Funktionalitäten für unsere Kunden zu erzielen und deren Bereitstellungen (Cloud und Edge) zu optimieren.

Einige unserer deep learning-Modelle sind wirklich winzig – der Speicherbedarf unseres kleinsten Computer-Vision-Modells beträgt nur 1 MB. Sie werden genauere Modelle trainieren und entwerfen und gleichzeitig neue und komplexere KI-Anwendungen auf kostengünstiger und stromsparender Hardware ermöglichen.

Sie werden unsere Datenpipeline, Modellarchitekturen und Trainingssoftware verbessern. Manchmal gibt es relevante Literatur, aber für die Probleme, an denen wir arbeiten, sind oft neuartige Ansätze und clevere Hacks erforderlich.

Sie werden unseren Kubernetes Cluster verwenden, um PyTorch und TensorFlow Trainingsjobs bereitzustellen, Snowflake und Dataflow zum Erstellen von Datensätzen, Tools wie Streamlit zum Prototyping neuer Demos (probieren Sie eine unserer Live-Demos hier aus) und viele GPUs auf GCP zum Trainieren neuer Modelle und zum automatischen Labeln von Daten.

Wir berücksichtigen nur Bewerber, die sich derzeit in London oder Amsterdam aufhalten oder bereit sind, dorthin umzuziehen. Wir haben flexible Arbeitszeiten und arbeiten mindestens an 2 festen Tagen pro Woche gemeinsam in unseren Büros.

• Wettbewerbsfähiges Gehalt.

• Großzügige Beteiligung am Unternehmen.

• Umzugshilfe und Visastatus-Sponsoring werden angeboten.

• Wählen Sie Ihren eigenen Laptop und Ihre Ausrüstung.

• 25 Tage bezahlter Urlaub zusätzlich zu den gesetzlichen Feiertagen.

• Möglichkeit zur Teilnahme an Top-Forschungskonferenzen wie NeurIPS, ICML und CVPR.