Estados Unidos
Nominal
Logical Intelligence
Engenheiro(a) de IA - Aprendizado por Reforço
Estados Unidos
San Francisco, California, United States
PythonKubernetesC++RustGo
Tradução automática. Consulte o original.
QUEM SOMOS
Na Logical Intelligence, estamos revolucionando o desenvolvimento de software com verificação formal impulsionada por IA. Desenvolvemos agentes inovadores que fornecem garantias matemáticas de correção de código, garantindo que o software se comporte exatamente como pretendido, ao mesmo tempo que identificamos proativamente bugs e vulnerabilidades de segurança. Nosso modelo de fundação inovador permite raciocínio preciso e escalável para código formalmente verificável em Rust, Golang e VMs de contratos inteligentes. Ganhamos um conhecido benchmark de verificação formal chamado PutnamBench, que consiste em 672 problemas matemáticos difíceis do William Lowell Putnam Exam, a competição de matemática universitária mais antiga da América do Norte. Apoiados por uma equipe de classe mundial – incluindo campeões da ICPC, um Medalhista Fields e um vencedor do Prêmio ACM Turing – estamos construindo o futuro onde todo código é comprovadamente correto.
SOBRE A VAGA
Junte-se à nossa equipe como Engenheiro(a) de IA e ajude-nos a expandir os limites do que é possível em raciocínio lógico! Estamos procurando um indivíduo motivado para projetar, implementar e refinar pipelines eficientes de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) para treinamento distribuído escalonado. Você estará na vanguarda do projeto e refinamento de algoritmos que vão além das capacidades dos LLMs tradicionais. Você trabalhará em estreita colaboração com uma equipe talentosa de especialistas em IA, especialistas em EBM, engenheiros de verificação formal e desenvolvedores de software para criar soluções inovadoras.
O QUE VOCÊ FARÁ
- Implementar novos algoritmos e modelos de raciocínio
- Avaliar abordagens de raciocínio, incluindo raciocínio em espaço latente
- Pré-treinar, ajustar e modificar os LLMs de ponta
- Otimizar e escalar pipelines de LLM
- Ajustar frameworks e interfaces para acelerar o desenvolvimento de machine learning
- Derivar soluções práticas e integrá-las com os resultados de outras equipes para fornecer a melhor resolução geral
QUALIFICAÇÕES
- Profundo entendimento do funcionamento interno dos transformers e capacidade de fazer mudanças radicais na arquitetura e lidar com derivadas de ordem superior
- Expertise em linguagens de programação e ferramentas críticas para computação de alto desempenho em Python/C++ e machine learning, incluindo frameworks de Deep Learning como PyTorch/TensorFlow/JAX
- Expertise em otimização de sistemas de machine learning, incluindo técnicas gerais e otimizações específicas de LLM
- Compreensão das abordagens de ponta em raciocínio de LLM
- Capacidade de entender abordagens de aprendizado complexas, como modelos baseados em energia
- Experiência com técnicas básicas de otimização distribuída
- Familiaridade com torch.compile ou ferramentas semelhantes de otimização de desempenho
- Compreensão das arquiteturas de LLM e do funcionamento interno do ajuste fino de LLM
- 3+ anos de experiência em produção em Infra de ML, DataOps, treinamento distribuído. Proficiência com clusters de Kubernetes e ativos de computação distribuída
- Fortes habilidades de comunicação e trabalho em equipe
- Disposição para explorar e promover tecnologias de ponta no domínio de Infraestrutura de ML e além
Pontos extras
- Publicações demonstradas em quaisquer das principais conferências
- Experiência em EBM ou raciocínio latente
- Publicações demonstradas em quaisquer das principais conferências
- Raciocínio Matemático – matemática discreta e lógica
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