Forma pracy :
fulltime, 100% zdalnie
Start : ASAP
Cześć
Dla naszego klienta poszukujemy ML Engineera z doświadczeniem w tworzeniu środowisk reinforcement learning (RL) oraz skalowalnych systemów ewaluacji modeli. Klient to wiodący dostawca rozwiązań do oceny i optymalizacji systemów AI. Z ich rozwiązań korzysta wiele międzynarodowych firm by doskonalic agentów AI i wykrywać problemy wydajnościowe dużych modeli językowych. Firma działa na styku AI, system engineeringu i badań nad AGI.
W zespole będziesz mieć realny wplyw na kształtowanie sposobu, w jaki przyszłe modele AI będą trenowane, dostrajane i oceniane. Będziesz odpowiadać m.in. za projektowanie i implementację zaawansowancyh środowisk RL - dlatego jest to dla nas kluczowa kompetencja. W zakres Twojej odpowiedzialności będzie wchodzić również tworzenie skalowalnych systemów kształtujących zachowanie nowoczesnych modeli AI.
Praca w małym, wysoko wyspecjalizowanym zespole inżynierów i scientists. Ze względu na strefę czasową klienta, chcielibyśmy znaleźć kandydata, który może pracować do godziny 17 : 00, a okazjonalnie do 18 : 00.
Codzienne Zadania
Projektowanie i implementacja środowisk RL wspierających dużą skalę eksperymentów i ewaluacji agentów
Budowa pipeline'ów do generowania zadań, dynamicznych zbiorów danych i symulowanych środowisk (o różnej złożoności i losowości)
Tworzenie modeli nagród oraz weryfikatorów, które automatycznie oceniają trajektorie i rozumowanie modeli
Współpraca z infrastructure and systems engineers przy skalowaniu, telemetryzacji i zapewnianiu powtarzalności środowisk
Projektowanie API i frameworków do orkiestracji eksperymentów, resetowania i oceny agentów
Optymalizacja wydajności środowisk, logowania oraz reprodukowalności nagród w środowiskach rozproszonych
Wymagania
5 lat doświadczenia w obszarze data science, ML infrastructure lub pokrewnych
Bardzo dobra znajomość Pythona i programowania systemowego
Znajomość koncepcji reinforcement learningu (modelowanie nagród, dynamika środowiska, weryfikacja i ewaluacja agentów)
Wiedza z zakresu monitoringu, metryk i pipeline'ów danych dla ewaluacji RL
Doświadczenie z frameworkami RL lub symulacyjnymi (Gymnasium, PettingZoo, Isaac Gym, Ray RLlib, itp.)
Doświadczenie w projektowaniu skalowalnych pipeline'ów zadań, symulacjach przeglądarkowych lub API (np. Playwright, Selenium) lub frameworków obliczeń rozproszonych
Angielski umożliwiający swobodną komunikację w międzynarodowym zespole
Mile Widziane
Zainteresowanie obszarem AI safety / AGI alignment
Jak działamy i co oferujemy?
Stawiamy na otwartą komunikację zarówno w procesie rekrutacji jak i po zatrudnieniu - zależy nam na klarowności informacji dotyczących procesu i zatrudnienia
Do rekrutacji podchodzimy po ludzku, dlatego upraszczamy nasze procesy rekrutacyjne, żeby były możliwie jak najprostsze i przyjazne kandydatowi
Pracujemy w imię zasady "remote first", więc praca zdalna to u nas norma, a wyjazdy służbowe ograniczamy do minimum
Oferujemy prywatną opiekę medyczną (Medicover) oraz kartę Multisport dla kontraktorów
Jak aplikować?
Prześlij nam zgłoszenie za pomocą formularza
Machine Learning Engineer • Kraków, Województwo małopolskie, Polska