États-Unis
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Nexusflow.ai Inc.
Ingénieur ML Appliqué
États-Unis
Palo Alto, California, United States
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos de Nexusflow.ai
Les copilotes et agents d'entreprise modernes exigent une qualité de dernière étape, une robustesse de niveau entreprise et des coûts d'exploitation évolutifs, au-delà des interfaces de programmation simplifiées pour l'IA générative. Nexusflow relève ce défi, permettant aux entreprises de posséder leurs copilotes et agents de flux de travail basés sur des LLMs puissants, économiques et compacts. Nous entraînons des grands modèles de langage et construisons des outils de développement de qualité de dernière étape pour les copilotes et agents sur vos flux de travail d'entreprise. Notre équipe a créé le LLM open-source, NexusRaven-V2 huggingface.co/Nexusflow/NexusRaven-V2-13B, rivalisant avec GPT-4 en matière d'appel de fonctions avec une taille de modèle 100X plus petite. Les membres de notre équipe sont également derrière Starling huggingface.co/berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha, le modèle de chat compact #1 parmi les 7B classés selon l'évaluation humaine dans Chatbot Arena huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard.
Poste : Ingénieurs ML Appliqués
Nexusflow recrute actuellement des Ingénieurs ML Appliqués. Nos Ingénieurs ML Appliqués alimentent nos LLMs ainsi que les méthodologies de Nexusflow pour les outils de qualité de dernière étape pour les copilotes et agents. Ils construisent la couche de base de la pile de Nexusflow, contribuant au produit d'outillage et aux solutions clients.
RESPONSABILITÉS
- Développer des LLMs visant à alimenter des copilotes et agents conçus pour les flux de travail d'entreprise
- Développer des outils pour atteindre la qualité de dernière étape et la robustesse pour les applications de copilotes et agents (en particulier avec un faible volume de données curatées manuellement)
- Construire des solutions d'applications de copilotes et agents pour des secteurs clients à haute valeur ajoutée
- Être polyvalent et collaborer avec toute l'équipe pour le développement produit, le déploiement et le succès client
QUALIFICATIONS
REQUIS
- Expérience en recherche ou en ingénierie industrielle dans au moins un des aspects suivants dans le contexte des grands modèles de langage ou des modèles multimodaux :
- Curation de données
- Pré-entraînement
- Ajustement par instructions (Instruction tuning)
- Création de copilotes et agents
- Étude de capacités et benchmarking
- Enthousiasme à contribuer à la fois à la recherche appliquée et à l'ingénierie logicielle pour la mise en production des résultats de la recherche appliquée
PRÉFÉRENTIEL
- EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE DANS DES ÉQUIPES RAPIDES
- Expérience approfondie dans l'utilisation ou la contribution à des frameworks de calcul modernes pour les LLMs (par ex. Deepspeed, Huggingface TGI)
- Expérience dans la transformation de résultats de recherche appliquée en composants de produit
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