Рекомендуем
Старший исследователь ИИ
£189,000–£294,000/год (£15,750–£24,500/месяц) — По договорённости
Описание вакансии
Руководит прикладными исследованиями в области рассуждений на основе языковых моделей, разработки оценок и проверки качества моделей для сервисов искусственного интеллекта, ориентированных на производство. Эта роль превращает исследовательские вопросы в измеримые эксперименты и помогает решить, какие модели поведения готовы для клиентов.
Требования
- Доктор философии или эквивалентный исследовательский опыт в области искусственного интеллекта, машинного обучения, НЛП или тесно связанной области.
- Опыт разработки оценок LLM, обоснования экспериментов и методов обзора исследований.
- Хорошие навыки Python и практический опыт работы с современными платформами глубокого обучения.
- Публикации, патенты или отправленные исследовательские работы, подтверждающие строгие экспериментальные оценки.
- Опыт разработки оценок LLM, обоснования экспериментов и методов обзора исследований.
- Хорошие навыки Python и практический опыт работы с современными платформами глубокого обучения.
- Публикации, патенты или отправленные исследовательские работы, подтверждающие строгие экспериментальные оценки.
Обязанности
- Определить планы исследований для обоснования, оценки и работы по обеспечению качества модели.
- Анализ результатов экспериментов и преобразование результатов в рекомендации по развертыванию.
- Сотрудничать с инженерами по наборам данных, оценочным средствам и проверкам готовности к производству.
- Документируйте исследовательские решения, чтобы изменения модели можно было проверить и пересмотреть.
- Анализ результатов экспериментов и преобразование результатов в рекомендации по развертыванию.
- Сотрудничать с инженерами по наборам данных, оценочным средствам и проверкам готовности к производству.
- Документируйте исследовательские решения, чтобы изменения модели можно было проверить и пересмотреть.
Преимущества
- Работать непосредственно над поведением модели, которое влияет на производственных заказчиков.
- Доступ к инфраструктуре и инженерным партнерам для повторяемых экспериментов.
- Четкая ответственность за качество исследований, стандарты оценки и готовый к публикации анализ.
- Доступ к инфраструктуре и инженерным партнерам для повторяемых экспериментов.
- Четкая ответственность за качество исследований, стандарты оценки и готовый к публикации анализ.