Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Inflection AI
Principal Research Engineer, Model Training & Post-Training
Vereinigte Staaten
Palo Alto, California, United States
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ÜBER INFLECTION AI
Inflection AI ist eine Public Benefit Corporation, die Menschen mit menschzentrierter, emotional intelligenter KI befähigt. Wir gestalten die Zukunft der KI, indem wir emotionale Intelligenz (EQ) und rohe Intelligenz (IQ) kombinieren, um das Potenzial von Menschen zu erweitern.
Inflection AI hat Pi entwickelt, die weltweit erste emotional intelligente KI, die Menschen hilft, Entscheidungen, Emotionen und Herausforderungen zu bewältigen. Pi ist ein persönlicher KI-Agent, der auf dem Fundamentmodell von Inflection AI basiert und beweist, dass KI persönlich, empatisch und kontextbezogen sein kann.
ÜBER DIE ROLLE
Die Modelle von Inflection sind zentral für unsere Produkt- und Plattformstrategie, und wir suchen einen praxisorientierten technischen Leiter, der die Schleife der Modellverbesserung verantwortet – von Daten und Training über Evaluierungen, Post-Training, Freigabekriterien bis hin zu Produktionsfeedback. Diese Person wird an der Schnittstelle von Forschung, Produktions-Engineering und Modellfreigabe tätig sein, mit dem Auftrag, Modelle auszuliefern, die für Benutzer messbar besser sind. Der ideale Kandidat hat bereits ernsthafte Modelltrainings- oder Post-Training-Arbeiten geleitet und kann prinzipienbasierte Kompromisse zwischen Daten, Rechenleistung, Architektur und Qualität im Rahmen einer klaren technischen Roadmap treffen.
Was Sie tun werden
- Verantwortung für die Roadmap zur Modellverbesserung in Bezug auf Fähigkeiten, Zuverlässigkeit, emotionale Intelligenz, Tool-Nutzung, Sicherheit, Latenz, Kosten und Enterprise-Readiness.
- Leitung der Trainings- und Post-Training-Strategie, einschließlich Supervised Fine-Tuning, RLHF, DPO, GRPO, RLAIF, Reward Modeling, Preference Optimization, Tool-Use Fine-Tuning, Distillation, synthetischer Daten und verwandter Methoden.
- Steuerung von Modellarchitektur- und Optimierungsentscheidungen für moderne Transformer-basierte und hybride Architekturen, sowohl für die Trainings- als auch für die Inferenzzeit-Performance.
- Leitung von groß angelegten Trainingsprojekten auf verteilten GPU-Clustern, einschließlich Systemen, die im Maßstab von 1,000+ GPUs arbeiten.
- Definition und Ausführung der Datenstrategie über Datenkuratierung, Mischungsdesign, Deduplizierung, Dekontamination, Human-in-the-Loop-Pipelines, Präferenzdaten, Evaluierungsdaten, synthetische Daten und Produktionsfeedbackschleifen hinweg.
- Aufbau und Verbesserung von Evaluierungs- und Freigequalitätssystemen, einschließlich Modell-Evals, Qualitäts-Gates, Regressionserkennung, Freigabekriterien, Reviews zur Modellbereitschaft und Überwachung nach der Freigabe.
- Enge Zusammenarbeit mit Infrastruktur- und Forschungs-Engineering-Teams zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von verteiltem Training, Checkpointing, Fehlertoleranz, Beobachtbarkeit, Reproduzierbarkeit und Kosten-Leistungs-Kompromissen.
- Debugging und Verbesserung des Modellverhaltens über den gesamten full stack: Daten, Training, Post-Training, Evaluierung, Infrastruktur, Produktintegration und Produktionsfeedback.
Was wir suchen
- Erfahrung in der Leitung oder als Hauptbeitragender zu groß angelegten Trainings- oder Post-Training-Programmen für LLM, multimodale Modelle oder Foundation Models.
- Tiefgreifende Erfahrung mit Transformer-basierten Modellen, hybriden Architekturen, modernen Deep-Learning-Frameworks und verteilten Trainingssystemen.
- Starke praktische Erfahrung mit Post-Training- und Alignment-Methoden wie SFT, RLHF, DPO, GRPO, RLAIF, Reward Modeling, Preference Optimization, Tool-Use Fine-Tuning oder verwandten Ansätzen.
- Erfahrung im Betrieb oder in der Zusammenarbeit mit groß angelegter Trainingsinfrastruktur, idealerweise einschließlich GPU-Clustern im Maßstab von 1,000+ GPUs.
- Starkes Systemverständnis in Bezug auf Durchsatz, Kosten, Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit, Debugging, Checkpointing, Reproduzierbarkeit und Fehlertoleranz.
- Exzellentes Urteilsvermögen in Bezug auf Datenqualität, Evaluierungsdesign, Modellregressionen, Freigabebereitschaft und Verhalten von Produktionsmodellen.
- Fähigkeit, Forschungsambitionen mit Produktpragmatismus, Benutzerauswirkungen und operativer Disziplin in Einklang zu bringen.
- Erfahrung in der Leitung von erfahrenen technischen Teams, während gleichzeitig direkte Beiträge zu technischen Entscheidungen und Implementierungen geleistet werden.
- Promotion in Informatik, Machine Learning, Künstliche Intelligenz oder einem verwandten Fachgebiet, oder gleichwertige praktische Erfahrung.
MITARBEITER-GEHALTSOFFENLEGUNG
Bei Inflection AI streben wir danach, die besten Mitarbeiter zu gewinnen und zu binden und sie angemessen und fair für ihre individuellen Beiträge zum Unternehmen zu vergüten. Für diese Rolle schätzt Inflection AI ein anfängliches Jahresgrundgehalt im Bereich von $400,000 bis $550,000, abhängig von den Qualifikationen und dem Erfahrungsniveau des Kandidaten. Diese Rolle beinhaltet auch eine bedeutsame Aktienkomponente, die es den Mitarbeitern ermöglicht, am langfristigen Erfolg des Unternehmens teilzuhaben.
LEISTUNGEN
Inflection AI schätzt und unterstützt die mentale, emotionale, finanzielle und körperliche Gesundheit unseres Teams. Wir konzentrieren uns darauf, einen positiven, sicheren, integrativen und inspirierenden Arbeitsplatz zu schaffen. Unsere Leistungen umfassen:
- Umfassende medizinische, zahnärztliche und augenärztliche Optionen mit Arbeitgeberbeiträgen für HSA, FSA und DFSA
- 401k Matching-Programm
- Flexible Urlaubszeit, 10 bezahlte Feiertage, 5 Tage Krankheitsurlaub
- Eltern-, medizinische und Familienpflegeurlaub
- Großzügige Stipendien für Mobiltelefone, Wellness und Büroeinrichtung
- Unterstützung bei länderspezifischen Visabedürfnissen für internationale Mitarbeiter, die in der Bay Area leben
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