Estados Unidos
Temple Health
Nexusflow.ai Inc.
Engenheiro(a) de ML Aplicado(a)
Estados Unidos
Palo Alto, California, United States
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre Nexusflow.ai
Copilotos e agentes empresariais modernos exigem qualidade de última milha, robustez de nível empresarial e custos operacionais escaláveis, além de interfaces de programação simplificadas para IA generativa. A Nexusflow enfrenta esse desafio, permitindo que as empresas possuam seus copilotos e agentes de fluxo de trabalho, baseados em LLMs poderosos, porém econômicos e compactos. Treinamos modelos de linguagem grandes e construímos ferramentas de desenvolvimento de qualidade de última milha para copilotos e agentes em seus fluxos de trabalho empresariais. Nossa equipe construiu o LLM de código aberto, NexusRaven-V2 huggingface.co/Nexusflow/NexusRaven-V2-13B, rivalizando com o GPT-4 em chamadas de função com um tamanho de modelo 100X menor. Os membros de nossa equipe também estão por trás do Starling huggingface.co/berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha, o modelo de chat compacto #1 classificado de 7B com base em avaliação humana na Chatbot Arena huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard.
Posição: Engenheiros(as) de ML Aplicado(a)
A Nexusflow está atualmente adicionando Engenheiros(as) de ML Aplicado(a) à nossa equipe. Nossos Engenheiros(as) de ML Aplicado(a) impulsionam nossos LLMs, bem como as metodologias da Nexusflow para ferramentas de qualidade de última milha para copilotos e agentes. Eles constroem a camada base da pilha da Nexusflow, contribuindo para o produto de ferramentas e soluções para clientes.
RESPONSABILIDADES
- Desenvolver LLMs direcionados a impulsionar copilotos e agentes construídos para fluxos de trabalho empresariais
- Desenvolver ferramentas para alcançar qualidade de última milha e robustez para aplicações de copilotos e agentes (especialmente com baixo volume de dados curados manualmente)
- Construir soluções de aplicações de copilotos e agentes para verticais de clientes de alto valor
- Assumir múltiplas funções e colaborar com toda a equipe para desenvolvimento de produtos, implantação e sucesso do cliente
QUALIFICAÇÃO
REQUERIDO
- Experiência em pesquisa ou indústria em pelo menos um dos seguintes aspectos no contexto de modelos de linguagem grandes ou modelos multimodais:
- Curadoria de dados
- Pré-treinamento
- Ajuste fino de instruções (Instruction tuning)
- Construção de copilotos e agentes
- Estudo de capacidade e benchmarking
- Entusiasmo para contribuir tanto para pesquisa aplicada quanto para engenharia de software na produção dos resultados da pesquisa aplicada
PREFERENCIAL
- EXPERIÊNCIA DE TRABALHO EM EQUIPES DE RITMO ACELERADO
- Experiência aprofundada no uso ou contribuição para frameworks de computação modernos para LLMs (por exemplo, Deepspeed, Huggingface TGI)
- Experiência em transformar resultados de pesquisa aplicada em componentes de produto
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