Starszy inżynier ds. badań nad sztuczną inteligencją

O Phaidra Phaidra buduje przyszłość automatyki przemysłowej. Dzisiejszy świat jest wypełniony statyczną, monolityczną infrastrukturą. Fabryki, elektrownie, budynki itp. działają tak samo, jak od dziesięcioleci - ponieważ programowanie elementów sterujących jest zakodowane na stałe.

Tysiące linii reguł i heurystyk definiujących sposób, w jaki maszyny współdziałają ze sobą. Rezultatem całego tego twardego kodowania jest to, że obiekty są zamrożone w czasie i nie są w stanie dostosować się do swojego środowiska, podczas gdy ich wydajność powoli się pogarsza. Phaidra tworzy systemy sterowania oparte na sztucznej inteligencji dla sektora przemysłowego, umożliwiając obiektom przemysłowym automatyczne uczenie się i doskonalenie w miarę upływu czasu.

W szczególności: używamy algorytmów uczenia się przez wzmacnianie, aby zapewnić tę inteligencję, przekształcając surowe dane z czujników w działania i decyzje o wysokiej wartości. Koncentrujemy się na zastosowaniach przemysłowych, które są zwykle dobrze intuicyjne i posiadają mierzalne wskaźniki KPI - idealne do uczenia się przez wzmacnianie. Umożliwiamy ekspertom dziedzinowym (naszym użytkownikom) konfigurację systemów kontroli AI (tj. agentów) bez konieczności pisania kodu.

Określają, czego chcą od swoich agentów AI, a my robimy to za nich. Nasz zespół ma doświadczenie w stosowaniu sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu najtrudniejszych problemów. Od osiągnięcia nadludzkiej wydajności dzięki AlphaGo firmy DeepMind po zmniejszenie zużycia energii potrzebnej do chłodzenia centrów danych Google o 40% - doskonale rozumiemy sztuczną inteligencję i sposoby jej zastosowania w produkcji, aby uzyskać ogromny efekt.

Zdolność firmy Phaidra do osiągnięcia swojej misji zależy od naszej zdolności do współpracy - zgodnie z naszymi podstawowymi wartościami: przejrzystością, współpracą, doskonałością operacyjną, własnością i empatią. Poszukujemy osób, które ucieleśniają te wartości, ponieważ odgrywają one kluczową rolę w zapewnianiu, że nasz zespół stale zapewnia doskonałość i wspiera kulturę angażowania i wsparcia. Phaidra ma siedzibę w USA, ale jesteśmy w 100% odlegli i nie mamy fizycznego biura.

Zatrudniamy pracowników na arenie międzynarodowej za pomocą naszego partnera, OysterHR. Nasz zespół znajduje się obecnie w USA, Kanadzie, Wielkiej Brytanii, Szwecji, Hiszpanii, Portugalii, Holandii, Singapurze, Australii i Indiach. Obowiązki W całym cyklu życia od badań do produkcji pełnią różne funkcje: inżynier ML, inżynier ML-Ops, inżynier oprogramowania i inżynier wydajności.

Posiadaj i rozwijaj naszą infrastrukturę badawczą od początku do końca, od orkiestracji eksperymentów i rozproszonego szkolenia po śledzenie modeli, ocenę i automatyczne wdrażanie, aby badacze mogli szybko przejść od pomysłu do zweryfikowanych wyników. Twórz i skaluj rozproszone obliczenia na potrzeby obciążeń badawczych (np. szkolenia oparte na promieniach i potoki danych w Kubernetes/GCP), w tym zarządzając wydajnością procesora graficznego w różnych strefach/regionach oraz utrzymując niezawodność i opłacalność infrastruktury eksperymentalnej. Popraw szybkość i jakość naszych prac badawczo-rozwojowych poprzez inżynierię wydajności: wektoryzację i równoległość symulatorów oraz kodu szkoleniowego, profilowanie wąskich gardeł i zapewnianie dużych przyspieszeń.

Dokładnie poznaj możliwości i narzędzia oferowane przez wewnętrzną platformę Phaidra oraz sposoby ich wykorzystania, aby jak najlepiej służyć naszym klientom. Prowadź jasną i zwięzłą dokumentację swoich badań, produktów i działań. Weź udział w podejmowaniu decyzji dotyczących średnio- i długoterminowej wizji wpływającej na badania i Phaidrę.

Mentoruj rówieśników i deleguj zadania w zespole, będąc odpowiedzialnym za realizację projektu. Działaj jako punkt kontaktowy między zespołami ds. badań i inżynierii produkcji, aby szybko wprowadzać nowe przełomowe rozwiązania. Kluczowe kwalifikacje Albo: Ponad 4 lata odpowiedniego doświadczenia zawodowego po ukończeniu studiów magisterskich.

Ponad 6 lat odpowiedniego, progresywnego doświadczenia zawodowego po ukończeniu studiów licencjackich. Wcześniejsze doświadczenie w prowadzeniu projektów i zapewnianiu kompleksowych dostaw. Wcześniejsze doświadczenie jako inżynier oprogramowania lub inżynier uczenia maszynowego w środowisku badawczo-rozwojowym ML, najlepiej łącząc badania i produkcję.

Zrozumienie koncepcji ML i ML-Ops oraz umiejętność wnioskowania o systemach z komponentami niedeterministycznymi. Solidne zrozumienie koncepcji ML i ML-Ops - śledzenie eksperymentów, rejestry/wdrożenie modeli oraz umiejętność wnioskowania o systemach z komponentami niedeterministycznymi. Biegła znajomość języka programowania wysokiego poziomu, najlepiej Python.

Solidna znajomość języków programowania niższego poziomu, takich jak C++ i Rust. Silny profil inżynierski w połączeniu z ogólną wiedzą naukową (np. ML, optymalizacja, kontrola lub nauki fizyczne), dzięki czemu możesz rozwijać się zgodnie z naszymi szybko zmieniającymi się priorytetami i szybko zagłębiać się w nieznane domeny.

Naturalna ciekawość; chęć uczenia się, zgłębiania i rozwiązywania problemów w nowych dziedzinach. Jestem podekscytowany widokiem rzeczywistego wpływu Twojej pracy na świat; świętuj sukcesy swoich klientów jak własne. Wyjątkowe umiejętności organizacyjne i komunikacyjne.

Zgodność z wartościami Phaidry: przejrzystość, współpraca, doskonałość operacyjna, własność, empatia. Preferowane umiejętności i doświadczenie Zrozumienie przemysłowych procesów ogrzewania i chłodzenia oraz ich zastosowań w środowiskach produkcyjnych lub centrach danych. Wcześniejsze doświadczenie badawcze w obszarze ML lub AI lub doświadczenie MLOps.

Doświadczenie z Rayem w zakresie obliczeń rozproszonych i organizowania obciążeń wielowęzłowych procesorów graficznych. Ekspozycja na uczenie się przez wzmacnianie, symulację i systemy kontroli. Ogólna podstawa naukowa lub nauk fizycznych, która pomaga w ścisłej współpracy z badaczami.

Nasz Stack Python PyTorch, scipy, scikit-learn, numpy, pandas, MLflow Docker, Kubernetes, Ray GCP Onboarding W ciągu pierwszych 30 dni… Będziesz zanurzony w programie wdrożenia, który zapozna Cię z Phaidrą, naszym produktem i naszymi normami pracy zdalnej. Twój znajomy ds. wdrożenia będzie obecny na każdym kroku. Przeczytasz różne części naszego podręcznika i zapoznasz się z kulturą dokumentacji w Phaidra.

Skonfigurujesz środowisko programistyczne i rozpoczniesz pracę nad ćwiczeniem wprowadzającym, które wprowadzi Cię w różne części naszej bazy kodu. Dowiesz się o różnych standardach zespołowych oraz procesach rozwoju i wydawania. Zaczniesz poznawać architekturę i infrastrukturę naszego systemu.

Zapoznasz się z narzędziami używanymi do zarządzania onboardingiem i operacjami klientów. Przez pierwsze 60 dni... będziesz mieć solidne pojęcie o tym, co robi Phaidra i jak to robimy. Spotkasz się z członkami zespołu w Phaidra i zaczniesz budować relacje, które pomogą Ci odnieść sukces w pracy.

Rozpoczniesz projekt mający na celu ulepszenie narzędzi i/lub infrastruktury badawczo-rozwojowej Phaidra. W ciągu pierwszych 90 dni… Będziesz w pełni zintegrowany z zespołem i członkami zespołu w całej firmie. Zyskasz bardziej dogłębną wiedzę na temat architektury i infrastruktury naszego systemu.

Zidentyfikujesz ulepszenia procesów lub narzędzi i zaczniesz łączyć ludzi w celu pracy nad rozwiązaniami. Staniesz się ekspertem w zakresie naszych systemów. Zaczniesz zarządzać naszymi narzędziami i infrastrukturą oraz być ich właścicielem, co przyspieszy nasze wysiłki badawczo-rozwojowe.

Zaczniecie przyczyniać się do dzielenia się wiedzą w całej Phaidra. Będziesz miał zachwyconych klientów! Ogólny proces rozmowy kwalifikacyjnejWszystkie nasze rozmowy kwalifikacyjne odbywają się za pośrednictwem Google Meet i wymagane jest aktywne połączenie z kamerą.

Spotkanie z członkiem zespołu People Operations (30 minut) Spotkanie z menedżerem ds. rekrutacji (30 minut) Wywiad dotyczący algorytmów i struktur danych (60 minut) MLOps i projekt systemu Wywiad z członkiem zespołu ds. inżynierii badawczej (60 minut) Wywiad dotyczący dopasowania kulturowego ze współzałożycielami Phaidra (30 minut) Wynagrodzenie podstawowe Poziom 1 (największe najtańsze metro): 126 289 - 173 648 GBP Poziom 2 (inne) główne metropolie): 113 660 GBP - 156 283 GBP Poziom 3 (obszary metropolitalne średniej wielkości): 102 294 GBP - 140 655 GBP Poziom 4 (wszystkie pozostałe lokalizacje): 92 065 GBP - 126 589 GBP Oprócz wynagrodzenia podstawowego na tym stanowisku kwalifikuje się kapitał własny. Ostateczne wynagrodzenie zostanie ustalone na podstawie kilku czynników, w tym kwalifikacji, umiejętności, kompetencji, doświadczenia, wiedzy specjalistycznej, wykształcenia i lokalizacji kandydata. W niektórych przypadkach ostateczna rekompensata może wykraczać poza podany zakres.

Przedziały wynagrodzeń są regularnie przeglądane i mogą być dostosowywane w odpowiedzi na trendy rynkowe. Korzyści i korzyści Szybkie, zorientowane na zespół środowisko, w którym Twoja praca bezpośrednio kształtuje kierunek rozwoju firmy. Jesteśmy firmą w 100% zdalną.

Konkurencyjne wynagrodzenie i znaczący kapitał własny. Niestandardowe obowiązki i rozwój zawodowy. Szkolenie ma fundamentalne znaczenie; szkolenia funkcjonalne, immersyjne i rozwojowe.

Ubezpieczenie medyczne, stomatologiczne i okulistyczne (dokładne świadczenia różnią się w zależności od regionu). Nieograniczony płatny czas wolny, przy wymaganym minimum 20 dniach w roku. Płatny urlop rodzicielski (dokładne świadczenia różnią się w zależności od regionu).

Elastyczne stypendia wspierające Twoje miejsce pracy, dobre samopoczucie i ciągły rozwój zawodowy. Firmowy MacBook. Uwaga: nie wszystkie korzyści i dodatki Phaidra wymienione powyżej mają zastosowanie do pracowników tymczasowych, takich jak stażyści.

O byciu zdalnym Do współpracy zdalnej podchodzimy przemyślanie i celowo. Zainspirowani pionierami takimi jak GitLab, stosujemy sprawdzone najlepsze praktyki, aby stworzyć wyjątkowe środowisko pracy zdalnej. Nasza kultura skupia się przede wszystkim na dokumentacji i priorytetowo traktujemy komunikację asynchroniczną, aby zapewnić koncentrację i elastyczność w różnych strefach czasowych.

Chociaż cenimy niezależność, pozostajemy w bliskim kontakcie dzięki narzędziom takim jak Slack i wideokonferencje. Cotygodniowe spotkania wszystkich pracowników pomagają nam łączyć siły i budować silne relacje, a regularnie organizujemy wirtualne działania związane z budowaniem zespołu i wydarzenia społeczne, aby utrzymać poczucie koleżeństwa. Zatrudnienie zapewniające równe szanse Phaidra jest pracodawcą zapewniającym równe szanse; zatrudnienie w Phaidra jest regulowane na podstawie zasług, kompetencji i kwalifikacji i nie ma na nie żadnego wpływu rasa, kolor skóry, religia, płeć, narodowość/pochodzenie etniczne, status weterana, niepełnosprawność, wiek, orientacja seksualna, tożsamość płciowa, stan cywilny, niepełnosprawność umysłowa lub fizyczna ani żaden inny status prawnie chroniony.

Jesteśmy otwarci na różnorodność i staramy się zapewnić środowisko sprzyjające włączeniu społecznemu dla wszystkich pracowników. Jeśli potrzebujesz pomocy w dokończeniu procesu aplikacyjnego, skontaktuj się z nami pod adresem . Powiadomienie o e-weryfikacji Phaidra uczestniczy w E-Verify, bazie danych zezwoleń na zatrudnienie udostępnianej przez Departament Bezpieczeństwa Wewnętrznego Stanów Zjednoczonych (DHS) i Administrację Ubezpieczeń Społecznych (SSA).

Zgodnie z wymogami prawa przekażemy SSA i, jeśli to konieczne, DHS informacje z formularza I-9 każdego nowego pracownika w celu potwierdzenia pozwolenia na pracę dla osób mieszkających w Stanach Zjednoczonych. Dodatkowe informacje na temat E-Verify można znaleźć tutaj. Aby zostać uwzględnionym na jakimkolwiek stanowisku w Phaidra, należy złożyć wniosek online.

Rola ta pozostanie otwarta do czasu jej obsadzenia. Phaidra zatrudnia wyłącznie osoby, które są prawnie upoważnione do pracy w określonych lokalizacjach powyżej. Nie zapewniamy sponsoringu zatrudnienia.

Kandydaci wymagający sponsorowania wizy, zarówno teraz, jak i w przyszłości, nie kwalifikują się do zatrudnienia. Kandydaci, którzy przejdą poza etap wstępnej selekcji, będą zobowiązani do podpisania umowy o zachowaniu poufności (NDA), aby móc kontynuować rozmowę kwalifikacyjną. Wszystkie oferty pracy są uzależnione od pomyślnego zakończenia weryfikacji zezwolenia na zatrudnienie i odpowiedniego sprawdzenia przeszłości, zgodnie z lokalnymi przepisami i polityką firmy.

NIE PRZYJMUJEMY APLIKACJI OD REKRUTERÓW. Pierwotnie opublikowany w Himalajach