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Bright Vision Technologies
Ingénieur en applications IA
À propos du poste
Ingénieur en applications IA – Télétravail
Il s'agit d'une opportunité fantastique de rejoindre une organisation établie et respectée, offrant un potentiel de croissance de carrière considérable.
Bright Vision Technologies est une société de conseil en technologie et de développement de logiciels qui fournit des solutions cloud, IA, données et d'entreprise à travers les États-Unis.
Bright Vision Technologies est un employeur garantissant l'égalité des chances.
Comment postuler
Intitulé du poste : Ingénieur en applications IA
Lieu : 100% en télétravail (États-Unis)
Type de poste : Temps plein, direct W2
Fourchette salariale : $100,000–$175,000 par an
Expérience : 6+ années
Déclaration d'égalité des chances en matière d'emploi (EEO)
Bright Vision Technologies (BV Teck) s'engage à offrir l'égalité des chances en matière d'emploi à tous les employés et candidats sans distinction de race, couleur, religion, sexe, orientation sexuelle, identité ou expression de genre, origine nationale, âge, informations génétiques, handicap, statut d'ancien combattant ou tout autre statut protégé défini par les lois fédérales, étatiques ou locales applicables. Cet engagement s'étend à tous les aspects de l'emploi, y compris le recrutement, l'embauche, la formation, la rémunération, la promotion, le transfert, les congés, le licenciement, les mises à pied et le rappel.
BV Teck interdit expressément toute forme de harcèlement ou de discrimination sur le lieu de travail. Toute interférence inappropriée avec la capacité des employés à exercer leurs fonctions peut entraîner des mesures disciplinaires pouvant aller jusqu'au licenciement.
Qualifications requises
Parrainage : Les citoyens américains, les titulaires de carte verte, les titulaires d'EAD et les candidats au transfert H-1B sont encouragés à postuler. Nous ne sommes pas en mesure de parrainer de nouvelles demandes de visa H-1B pour ce poste.
- Master ou doctorat en informatique, Machine Learning ou domaine connexe ; ou expérience équivalente.
- Six années ou plus d'expérience combinée en recherche et ingénierie ML, avec une exposition significative aux LLM.
- Maîtrise solide de Python et des frameworks de deep learning modernes, en particulier PyTorch.
- Expérience pratique du réglage fin de modèles de langage basés sur des transformateurs à une échelle non négligeable.
- Connaissance des stratégies d'entraînement distribué, notamment FSDP, ZeRO et le parallélisme de pipeline.
- Expérience avec RLHF, DPO ou d'autres techniques d'optimisation des préférences.
- Solide compréhension de la méthodologie d'évaluation, des benchmarks et de la conception de l'évaluation humaine.
- Expérience dans l'exploitation de tâches d'entraînement sur des clusters GPU et dans la récupération après des pannes.
- Solides compétences en communication écrite et orale.
- Historique de livraison ou de publication de travaux percutants sur les LLM.
Résumé du poste
Nous recherchons un ingénieur en applications IA pour concevoir, exécuter et opérationnaliser des flux de travail de fine-tuning pour des modèles de langage étendus, en utilisant des approches d'apprentissage supervisé, basé sur les préférences et par renforcement. Le poste exige une expérience pratique approfondie des piles d'entraînement modernes, une construction rigoureuse des jeux de données, une méthodologie d'évaluation stricte et la discipline d'ingénierie nécessaire pour exploiter des pipelines d'entraînement complexes de manière fiable. Le candidat idéal combine une forte intuition en ML avec des pratiques d'ingénierie de niveau production, et est à l'aise pour naviguer entre les compromis liés à la qualité des données, au budget de calcul, à la rigueur de l'évaluation et à la vitesse de livraison. Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec des partenaires interfonctionnels — produits, design, ingénierie, opérations et parties prenantes commerciales — pour traduire des exigences ambiguës en solutions bien conçues, et vous devrez élever le niveau par la revue de code, la revue de conception et le mentorat d'ingénieurs plus juniors. Le candidat retenu fait preuve d'une solide discipline d'ingénierie, d'un style de communication clair et d'un historique de livraison de travaux significatifs qui résistent bien en production.
Qualifications souhaitées
- Publications dans des conférences ML de premier plan.
- Expérience dans le réglage fin de modèles multimodaux.
- Connaissance de la génération de données synthétiques et de la distillation de jeux de données.
- Contributions open-source aux bibliothèques d'entraînement de LLM.
- Exposition aux pratiques d'évaluation responsable de l'IA et au red-teaming.
