Member of Technical Staff (Machine Learning Research Engineer)

О позиции

Перспективная команда в Berlin работает над инновационными поисковыми решениями. Мы создаём продвинутые модели глубокого обучения для систем поиска и ранжирования, используя передовые подходы в распределённом обучении и multimodal-modeling. Вы будете ключевым участником в разработке инфраструктуры для RAG-пайплайнов и LLM-моделей.

Будет плюсом

• Опыт работы с DeepSpeed и FSDP для distributed training
• Знание multilingual и multimodal applications
• Опыт deployment LLMs в production окружении
• Публикации в топ conferences по ML/AI

Условия

• Работа над前沿ними поисковыми технологиями мирового уровня
• Возможность публиковаться в ведущих AI/ML конференциях
• Команду выдающихся researchers и engineers
• Конкурентную компенсацию и benefits
• Возможность влиять на архитектуру системы с нуля

Навыки

• PyTorch
• Deep Learning
• Distributed Training
• Contrastive Learning
• Representation Learning
• Retrieval Systems
• Ranking Algorithms
• LLM
• RAG
• Multimodal Modeling
• Recommender Systems

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы оцениваете качество search и retrieval systems? Какие metrics используете?
2. Расскажите о вашем опыте distributed training больших моделей. С какими проблемами сталкивались?
3. Какие подходы к representation learning вы применяли и почему выбрали их?
4. Опишите архитектуру RAG pipeline которую вы строили. Как справлялись с latency и accuracy tradeoffs?
5. Какие публикации в ML conference вы сделали и какова ваша роль в research?