Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Raydar
Research Engineer
Vereinigte Staaten
Mountain View, California, United States
Python
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Über das Unternehmen
Unser Mandant ist ein Softwareunternehmen.
Die Position
Raydar rekrutiert für diese Position im Auftrag unseres Mandanten. Werden Sie Teil eines kleinen Teams als einer der ersten technischen Mitarbeiter, das Forschung mit Produktionstechnik verbindet. Sie entwerfen Messwerkzeuge und Daten-Workflows für machine learning-Modelle, führen Trainingsexperimente durch und werten diese aus, und überführen vielversprechende Ergebnisse in zuverlässige, gemeinsam genutzte Plattformkomponenten. Die Rolle beinhaltet eine enge Zusammenarbeit mit den Gründern.
Ihre Aufgaben
- Erstellung von Bewertungs-Frameworks, Scoring-Tools und Daten-Workflows auf Basis von Aufzeichnungen aus der realen Nutzung.
- Übernahme der Verantwortung für das Modelltraining in Live-Umgebungen, einschließlich Datenaufbereitung, Bewertung und Trainingsläufen, mit dem Ziel, Qualität, Kosten und Latenz zu verbessern.
- Entwicklung von Simulationsumgebungen und Test-Harnesses, um Experimente reproduzierbar zu machen und Trainingsdaten zu generieren.
- Durchführung und Interpretation von Experimenten, Replikation vielversprechender veröffentlichter Arbeiten und Fehlerbehebung in den umgebenden Systemen.
- Überführung erfolgreicher Experimente in zuverlässige Plattformkomponenten, die von Kollegen und Kunden genutzt werden.
Was wir suchen
- Fundierte Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python, sowie ein solides Fundament in machine learning und den Grundlagen der Informatik.
- 2 bis 4 Jahre Erfahrung als machine learning-Ingenieur, Research Engineer oder in einer ähnlichen Funktion bei einem KI-fokussierten Startup oder Labor, oder ein außergewöhnlicher Berufseinsteiger mit Erfahrung in Forschungslaboren und ausgeprägtem Produktverständnis.
- Nachweis einer bedeutenden Arbeit, wie z. B. ein Projekt, eine veröffentlichte Forschungsarbeit oder ein Produktionssystem, das Tiefe und ein starkes Verantwortungsbewusstsein zeigt.
- Nachweisbare Erfahrung in der Erforschung der Verfeinerung oder Bereitstellung von Modellen, belegt durch Experimente, Publikationen, Open-Source-Beiträge oder Startup-Erfahrung.
- Schnelle Einarbeitung in neue Codebasen, eigenständiges Debugging und die Fähigkeit, technische Entscheidungen verständlich zu kommunizieren.
- Die Gewohnheit, Ergebnisse zu verifizieren und Aufgaben bis zum Abschluss zu verfolgen.
- Abschluss einer der Top 25 Universitäten.
- Fähigkeit, fünf Tage die Woche vor Ort zu arbeiten.
Pluspunkte
- Öffentliche technische Beiträge wie Forschungsarbeiten oder Blog-Posts.
- Erfahrung über mehrere Ebenen des machine learning-Stacks hinweg, zum Beispiel Evaluierung und Training oder Training und Serving.
- Praktische Erfahrung mit PyTorch, dem Training großer Sprachmodelle, Evaluierungs-Harnesses oder Modell-Serving.
Vergütung und Leistungen
- Grundgehalt: USD 200,000 bis 300,000 pro Jahr
- Unternehmensanteile (Equity)
Standort und Arbeitsmodell
- Mountain View, CA, Vereinigte Staaten
- Vor Ort, 5 Tage pro Woche im Büro
- Vollzeit
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