Członek personelu technicznego - Generowanie obrazu / wideo

<h2><strong>O laboratoriach Black Forest Labs</strong></h2> <p>Jesteśmy zespołem odpowiedzialnym za Latent Diffusion, Stable Diffusion i FLUX - podstawowe technologie, które zmieniły sposób, w jaki świat tworzy obrazy i wideo. Tworzymy modele generatywne, które napędzają sposób, w jaki ludzie tworzą obrazy i filmy - narzędzia używane przez miliony twórców, programistów i firm na całym świecie. Nasze modele FLUX należą do najbardziej zaawansowanych na świecie, a dopiero zaczynamy.</p> <p>Z siedzibą we Freiburgu w Niemczech i rosnącą obecnością w San Francisco, szybko się skalujemy, pozostając wierni temu, co nas wyróżnia: doskonałości badawczej, otwartej nauce i budowaniu technologii, która rozwija ludzką kreatywność.</p> <h2><strong>Dlaczego ta rola</strong></h2> <p>Będziesz szkolić wielkoskalowe modele dyfuzyjne do generowania obrazów i wideo, eksplorując nowe podejścia przy zachowaniu rygoru, który pomaga nam odróżnić znaczący postęp od stopniowych ulepszeń.

Nie chodzi o przestrzeganie ustalonych przepisów - chodzi o przeprowadzanie eksperymentów, które wyjaśnią, które wybory architektoniczne mają znaczenie, a które mniej.</p> <h2><strong>Nad czym będziesz pracować</strong></h2> <ul> <li>Trenuje wielkoskalowe modele transformatorów dyfuzyjnych dla danych obrazu i wideo, pracując w skali, w której załamują się intuicje i liczą się dowody empiryczne</li> <li>Rysunkowo rezygnuje z wyborów projektowych - przeprowadzając eksperymenty, które izolują zmienne, kontrolować nieporozumienia i generować spostrzeżenia, którym możesz naprawdę zaufać, a następnie przekazywać te wyniki, aby ukształtować kierunek naszych badań.</li> <li>Powody dotyczące kompromisu między szybkością a jakością architektur sieci neuronowych w środowiskach produkcyjnych, gdzie oba ograniczenia mają znaczenie jednocześnie.</li> <li>Dopracowuje modele dyfuzji do specjalistycznych zastosowań, takich jak skalery obrazów i wideo, modele do malowania/odmalowywania i do innych zadań, w których modele ogólnego przeznaczenia nie wystarczą</li> </ul> <h2><strong>Czego szukamy</strong></h2> <p>Wytrenowałeś wielkoskalowe modele dyfuzji i rozwinąłeś silną intuicję na temat tego, co jest ważne. Wiesz, że na skalę badawczą każdy wybór projektu wiąże się z kompromisami, a jedynym sposobem, aby dowiedzieć się, które z nich są warte podjęcia, jest ostrożna ablacja. Bez problemu radzisz sobie z debugowaniem rozproszonych problemów szkoleniowych i prezentowaniem wyników badań zespołowi.</p> <p><strong>Prawdopodobnie masz:</strong></p> <ul> <li>Praktyczne doświadczenie w szkoleniu wielkoskalowych modeli dyfuzji danych obrazu i wideo, z praktyczną wiedzą na temat typowych trybów awarii i tego, co jest najważniejsze w szkoleniu.</li> <li>Doświadczenie w dostrajaniu modeli dyfuzji do specjalistycznych zastosowań - upscalerów, inpaintingu, outpaintingu lub innych zadań wymagających zrozumienia dziedziny liczy się tak samo jak zrozumienie architektury</li> <li>Dogłębne zrozumienie, jak skutecznie oceniać modele generujące obrazy i wideo - wiedza, które metryki korelują z jakością, a które są po prostu wygodnymi wskaźnikami zastępczymi</li> <li>Duża biegłość w PyTorch, architekturach transformatorowych i pełnym ekosystemie nowoczesnego głębokiego uczenia się</li> <li>Dokładne zrozumienie rozproszonych technik szkoleniowych - FSDP, trenowanie o niskiej precyzji, równoległość modeli - ponieważ nasze modele nie mieszczą się na jednym procesorze graficznym i szkoleniu decyzje wpływają na wyniki badań</li> </ul> <p><strong>Będziemy szczególnie podekscytowani, jeśli:</strong></p> <ul> <li>Masz doświadczenie w pisaniu jąder Triton do przodu i do tyłu oraz zapewnianiu ich poprawności przy uwzględnieniu błędów zmiennoprzecinkowych</li> <li>Posiadasz biegłość w profilowaniu, debugowaniu i optymalizacji operacji na jednym i wielu procesorach graficznych przy użyciu narzędzi takich jak Nsight lub przeglądarki śledzenia stosu</li> <li>Poznasz charakterystykę wydajnościową różnych opcji architektonicznych na stronie skala</li> <li>Opublikowali badania, które przyczyniły się do tego, jak ludzie myślą o modelach generatywnych</li> </ul> <h3><strong>Jak współpracujemy</strong></h3> <p>Jesteśmy rozproszonym zespołem z prawdziwymi biurami, z których ludzie faktycznie korzystają.

W zależności od Twojej roli możesz dołączyć do nas we Fryburgu lub San Francisco co najmniej 2 dni w tygodniu (lub jeden pełny tydzień co drugi tydzień) albo pracować zdalnie, co miesiąc spotykając się osobiście, aby pozostać w kontakcie. Aby było to możliwe, pokryjemy rozsądne koszty podróży. Uważamy, że czas spędzony osobiście ma znaczenie i zorganizowaliśmy wszystko tak, aby był dostępny dla wszystkich.

Jak to będzie wyglądać w przypadku tej roli, omówimy podczas naszej rozmowy kwalifikacyjnej.</p> <p><strong>Wszystko, co robimy, opiera się na czterech wartościach:</strong></p> <ul> <li><strong>Obsesja.</strong> Jesteśmy pionierskim laboratorium badawczym. Nauka musi być prawidłowa, zrozumienie głębokie, produkt piękny.</li> <li><strong>Niskie ego.</strong> Praca przemawia. Najlepszy pomysł wygrywa, niezależnie od tego, kto go powiedział.

Kredyt jest wspólny. Nikt nie stoi ponad żadnym zadaniem.</li> <li><strong>Odważne.</strong> Stawiamy na ambitne założenie. Wysyłamy, nie czekamy, aż warunki będą idealne.</li> <li><strong>Miło.</strong> Ludzie ponad polityką.

Traktujemy siebie nawzajem z prawdziwym ciepłem. Agencja bez empatii tworzy chaos.</li> </ul> <p>Jeśli brzmi to jak praca, która sprawi Ci przyjemność, chętnie wysłuchamy Twojej opinii.</p> <p><strong>Podstawowe wynagrodzenie roczne:</strong></p> <p><span data-sheets-root="1"><strong>UE</strong> 130 000 - 340 000 EUR + kapitał własny</span></p>Znajdź pracę w Niemczech na Arbeitnow