ML Engineer

Что предстоит делать

#астана #удаленно **ML Engineer** **METEORO platform ** **📍**Remote **Задачи:** - Разработка генеративных моделей: проектирование, обучение, тонкая настройка, оценка и внедрение генеративных моделей для приложений, работающих с изображениями, видео, текстом и мультимодальными данными. - Генерация изображений и видео: улучшение визуального качества, соблюдения промптов, пространственного выравнивания, согласованности персонажей и объектов, а также временной согласованности в генеративном видео. - Исследования в области управления LLM: исследование и внедрение методов управления и ограничения поведения LLM, включая настройку инструкций, структурированное генеративное создание, декодирование с ограничениями, использование инструментов, защитные механизмы, оптимизацию предпочтений и управляемые результаты. - Оценка LLM: создание систем оценки по следующим критериям: выполнение инструкций, надежность, соответствие фактам, безопасность, согласованность результатов, точность использования инструментов, а также устойчивость к внедрению посторонних подсказок или непреднамеренному поведению. - Оптимизация моделей: оптимизация конвейеров обучения и инференса с точки зрения задержки, пропускной способности, использования памяти, качества генерации и затрат на инфраструктуру. - Построение конвейеров: создание масштабируемых конвейеров обработки данных, обучения, тонкой настройки, оценки и инференса в реальном времени. - Интеграция в производственную среду: сотрудничество с инженерами по программному обеспечению и данным для интеграции генеративных моделей в существующие продукты и производственные системы. - MLOps: автоматизировать тестирование, развертывание, мониторинг, откат, переобучение и непрерывную оценку моделей. Исследования и эксперименты: анализировать последние исследования в области генеративного ИИ, воспроизводить перспективные методы и определять их практическую ценность для использования в производственной среде **Необходимые навыки:** - Опыт: не менее 3 лет профессионального опыта в области машинного обучения и разработки программного обеспечения. - Генеративный ИИ: обширный практический опыт разработки или внедрения моделей генеративного ИИ. - Модели обработки изображений и видео: глубокое понимание диффузионных моделей и современных архитектур генерации изображений или видео. - Большие языковые модели (LLM): опыт работы с подсказками для LLM, их тонкой настройкой, оценкой, структурированными выводами, вызовом инструментов и методами управления поведением. - Фреймворки машинного обучения: практический опыт работы с PyTorch или TensorFlow. - Машинное обучение в производственной среде: опыт перевода моделей из стадии прототипа в производственную среду и эксплуатации надёжных сервисов инференса. - Инфраструктура: опыт развёртывания моделей на серверах с графическими процессорами (GPU) без операционной системы и на облачных платформах. - Инженерия: глубокие навыки работы с Python и в области разработки программного обеспечения, включая тестирование, мониторинг, отладку и оптимизацию производительности. **Будет плюсом:** - Опыт работы с управляемым генератором, настройкой инструкций, RLHF, DPO, обучением с подкреплением или другими методами оптимизации предпочтений. - Опыт работы с декодированием с ограничениями, вызовом функций, агентными системами, механизмами обеспечения безопасности, тестированием «красной команды» и автоматизированной оценкой LLM. - Опыт работы с мультимодальными моделями, сочетающими текст, изображения, видео или аудио. - Подтверждённая способность улучшать временную согласованность, пространственное совмещение, сохранение идентичности и качество движения в сгенерированном видео. - Опыт оптимизации вычислений на GPU с использованием квантования, пакетной обработки, кэширования, компиляции или распределённого выполнения. - Опыт работы с платформами MLOps, реестрами моделей, отслеживанием экспериментов и системами наблюдаемости. - Знакомство с конвейерами CI/CD и инфраструктурой как кодом. - Подтвержденный опыт эксплуатации производственных систем с высокой пропускной способностью и низкой задержкой.