Estados Unidos
MANTECH
Logical Intelligence
Ingeniero/a de IA en Datos Sintéticos
Estados Unidos
San Francisco, California, United States
PythonAWSGCPKubernetesC++Rust
Traducción automática. Consulta el original.
Quiénes somos
En Logical Intelligence, estamos revolucionando el desarrollo de software con verificación formal impulsada por IA. Hemos desarrollado agentes pioneros que proporcionan garantías matemáticas de la corrección del código, asegurando que el software se comporte exactamente como se espera e identificando de forma proactiva errores y vulnerabilidades de seguridad. Nuestro novedoso modelo fundacional permite un razonamiento escalable y preciso para código formalmente verificable en Rust, Golang y máquinas virtuales de contratos inteligentes. Hemos ganado un conocido benchmark de verificación formal llamado PutnamBench, que consta de 672 problemas matemáticos difíciles del William Lowell Putnam Exam, la competición de matemáticas universitarias más antigua de Norteamérica. Respaldados por un equipo de clase mundial –incluyendo campeones de la ICPC, un medallista Fields y un ganador del Premio ACM Turing– estamos construyendo el futuro donde todo el código sea demostrablemente correcto.
Sobre el puesto
¡Únete a nuestro equipo como Ingeniero/a de IA y ayúdanos a ampliar los límites de lo posible en el razonamiento lógico! Buscamos a una persona motivada para diseñar y refinar los pipelines de datos y ML para el entrenamiento y validación distribuidos a escala de modelos de ML. Trabajarás en estrecha colaboración con un talentoso equipo de expertos en IA, especialistas en EBM, ingenieros de verificación formal y desarrolladores de software para crear soluciones innovadoras.
Tus responsabilidades
- Investigar nuevos algoritmos y modelos de razonamiento
- Desarrollar procesos y herramientas de benchmarking de modelos
- Construir pipelines de datos de ML eficaces y eficientes
- Ajustar frameworks e interfaces para acelerar el desarrollo de machine learning
- Desarrollar la infraestructura para pipelines de aumento de datos y generación de datos sintéticos
- Colaborar con otros equipos para comprender sus puntos débiles y prioridades para definir hitos de las hojas de ruta correspondientes
- Derivar soluciones prácticas e integrarlas con los resultados de otros equipos para proporcionar la mejor resolución general
Cualificaciones
- Tienes un M.Sc. centrado en una o más de las siguientes áreas: Informática, Inteligencia Artificial, Matemáticas o un campo estrechamente relacionado
- 3+ años de experiencia en producción en Infra ML, DataOps, entrenamiento distribuido
- Experiencia en lenguajes de programación y herramientas críticas para la computación de alto rendimiento en Python/C++ y machine learning, incluyendo frameworks de Deep Learning como PyTorch/TensorFlow/JAX
- Capacidad para comprender algoritmos de deep learning, por ejemplo, en procesamiento del lenguaje natural, razonamiento
- Familiaridad con productos en la nube de Azure/AWS/GCP para pipelines de MLOps y DataOps
- Dominio de clústeres Kubernetes y activos de computación distribuida
- Sólidas habilidades de comunicación y trabajo en equipo
- Disposición para explorar y promover tecnologías de vanguardia en el dominio de la Infraestructura de ML y más allá
Puntos extra
- Publicaciones demostradas en alguna de las principales conferencias
- Entrenamiento multi-nodo y multi-GPU
- Razonamiento Matemático – matemáticas discretas y lógica
- Verificación Formal - lean
logicalintelligence.com
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