Vereinigte Staaten
B&A
Logical Intelligence
AI Engineer im Bereich synthetische Daten
Vereinigte Staaten
San Francisco, California, United States
PythonAWSGCPKubernetesC++Rust
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Wer wir sind
Bei Logical Intelligence revolutionieren wir die Softwareentwicklung mit KI-gestützter formaler Verifikation. Wir haben bahnbrechende Agenten entwickelt, die mathematische Garantien für die Korrektheit von Code liefern, sicherstellen, dass Software genau wie beabsichtigt funktioniert, und gleichzeitig proaktiv Fehler und Sicherheitslücken identifizieren. Unser neuartiges Fundamentmodell ermöglicht skalierbares, präzises Reasoning für formal verifizierbaren Code über Rust, Golang und Smart Contract VMs hinweg. Wir haben einen bekannten Benchmark für formale Verifikation namens PutnamBench gewonnen, der 672 schwierige mathematische Probleme aus der William Lowell Putnam Exam, dem ältesten kollegialen Mathematikwettbewerb Nordamerikas, umfasst. Unterstützt von einem Weltklasse-Team – darunter ICPC-Champions, ein Fields-Medaillengewinner und ein ACM-Turing-Award-Gewinner – bauen wir die Zukunft, in der jeder Code nachweislich korrekt ist.
Über die Rolle
Treten Sie unserem Team als AI Engineer bei und helfen Sie uns, die Grenzen des Möglichen im Bereich logisches Reasoning zu erweitern! Wir suchen eine motivierte Person, die die Daten- und ML-Pipelines für skaliertes verteiltes Training und Validierung von ML-Modellen entwirft und verfeinert. Sie werden eng mit einem talentierten Team von KI-Experten, EBM-Spezialisten, Verifikationsingenieuren und Softwareentwicklern zusammenarbeiten, um bahnbrechende Lösungen zu entwickeln.
Was Sie tun werden
- Erforschung neuer Reasoning-Algorithmen und Modelle
- Entwicklung von Modell-Benchmarking-Prozessen und -Tools
- Aufbau effektiver und effizienter ML-Datenpipelines
- Anpassung von Frameworks und Schnittstellen zur Beschleunigung der machine learning-Entwicklung
- Entwicklung der Infrastruktur für Datenaugmentationspipelines und die Generierung synthetischer Daten
- Zusammenarbeit mit anderen Teams, um deren Pain Points und Prioritäten zu verstehen und Meilensteine der entsprechenden Roadmaps zu definieren
- Ableitung praktischer Lösungen und deren Integration mit den Ergebnissen anderer Teams, um die beste Gesamtlösung zu liefern
Qualifikationen
- Sie verfügen über einen M.Sc. mit Schwerpunkt auf einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Informatik, Künstliche Intelligenz, Mathematik oder einem eng verwandten Fachgebiet
- 3+ Jahre Produktionserfahrung in ML Infra, DataOps, verteiltes Training
- Expertise in Programmiersprachen und Tools, die für Hochleistungsrechnen in Python/C++ und machine learning entscheidend sind, einschließlich Deep Learning-Frameworks wie PyTorch/TensorFlow/JAX
- Fähigkeit, deep learning-Algorithmen zu verstehen, z. B. in der Verarbeitung natürlicher Sprache, im Reasoning
- Vertrautheit mit Azure/AWS/GCP Cloud-Produkten für MLOps- und DataOps-Pipelines
- Kenntnisse in Kubernetes-Clustern und verteilten Compute-Ressourcen
- Starke Kommunikations- und Teamfähigkeiten
- Bereitschaft, Spitzentechnologien im Bereich ML-Infrastruktur und darüber hinaus zu erforschen und zu fördern
Bonuspunkte
- Nachgewiesene Veröffentlichungen auf einer der großen Konferenzen
- Multi-Node- und Multi-GPU-Training
- Mathematisches Reasoning – diskrete Mathematik und Logik
- Formale Verifikation - Lean
logicalintelligence.com
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