Estados Unidos
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10a Labs
Ingeniero de Machine Learning
Estados Unidos
Washington, District of Columbia, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Acerca de 10a Labs: 10a Labs es la capa de seguridad e inteligencia de amenazas en la que confían los laboratorios de IA de vanguardia, las empresas unicornio de IA, las empresas Fortune 10 y las principales plataformas tecnológicas mundiales. Nuestro equipo de 'red teaming' adversarial, las evaluaciones de modelos y la recopilación de inteligencia permiten a los equipos de ingeniería, seguridad y protección mantenerse a la vanguardia de las amenazas en evolución y desplegar sistemas de IA de forma segura.
SOBRE EL PUESTO
Buscamos un Ingeniero de Machine Learning para diseñar, construir y evaluar sistemas avanzados de machine learning en aplicaciones de seguridad de IA y evaluación de modelos.
Este puesto combina una sólida ingeniería de ML con una mentalidad experimental. Trabajarás en problemas relacionados con el aprendizaje por refuerzo, las evaluaciones de modelos, los modelos de lenguaje, los sistemas multimodales y los clasificadores, transformando preguntas técnicas ambiguas en experimentos rigurosos y sistemas escalables.
Colaborarás estrechamente con ingenieros, analistas, 'red teamers' y expertos en la materia que apoyan a las principales organizaciones de IA.
No esperamos que los candidatos tengan experiencia en todas las áreas mencionadas. Valoramos la profunda experiencia en ML, un fuerte instinto experimental y la capacidad de aprender rápidamente nuevas técnicas.
QUÉ HARÁS
- Diseñar y ejecutar experimentos de ML para evaluar las capacidades, el comportamiento, la robustez y las limitaciones de los sistemas avanzados de IA.
- Desarrollar y evaluar modelos en aprendizaje por refuerzo, NLP/LLMs, visión por ordenador y ML multimodal.
- Construir pipelines de evaluación, benchmarks, conjuntos de datos y métricas para sistemas de IA de vanguardia.
- Entrenar, ajustar y evaluar modelos para aplicaciones de seguridad, protección y otras de alto impacto.
- Desarrollar herramientas e infraestructura fiables para ejecutar experimentos y evaluaciones de ML a escala.
- Analizar resultados, identificar modos de fallo de modelos y traducir hallazgos en nuevos experimentos y enfoques técnicos.
Requisitos mínimos
QUÉ BUSCAMOS
- Entre 3 y 5+ años de experiencia en machine learning, ingeniería de investigación o un campo técnico relacionado.
- Sólidas habilidades en Python y experiencia con frameworks de ML como PyTorch o JAX.
- Experiencia práctica en el entrenamiento, ajuste o evaluación de modelos de ML modernos.
- Sólida comprensión del diseño experimental, la evaluación de modelos y el análisis cuantitativo.
- Familiaridad con los fundamentos de la IA agentiva, incluyendo 'harnesses' comunes, el Protocolo de Contexto de Modelo, benchmarks de agentes y riesgos de seguridad para agentes de IA.
- Experiencia en una o más de las siguientes áreas: aprendizaje por refuerzo, NLP/LLMs, visión por ordenador o ML multimodal.
- Sólidos fundamentos de ingeniería de software y capacidad para trabajar de forma independiente en problemas técnicos ambiguos.
VALORAMOS ESPECIALMENTE
- Experiencia con RLHF/RLAIF, modelado de recompensas, optimización de políticas u otras técnicas de post-entrenamiento de modelos.
- Experiencia en la evaluación de modelos de lenguaje o multimodales de vanguardia.
- Experiencia con evaluaciones adversariales, pruebas de robustez o seguridad de IA.
- Experiencia con entrenamiento distribuido, infraestructura de ML en la nube o sistemas de ML a gran escala.
COMPENSACIÓN Y BENEFICIOS
- Rango salarial: $130K–$200K, dependiendo de la experiencia y la ubicación.
- Bono: Bono anual basado en el rendimiento.
- Desarrollo Profesional: Apoyo para conferencias, formación continua o capacitación en liderazgo.
- Entorno de Trabajo: Totalmente remoto, con base en EE. UU.
- Beneficios de Salud: Cobertura médica, dental y de visión completa.
- Tiempo Libre: Generoso plan de PTO y días festivos pagados.
Más oportunidades con un solo perfil
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