Инженер-исследователь, Машинное обучение (RL Velocity)

Удалённая работа с возможностью командировок | Сан-Франциско, Калифорния | Нью-Йорк, Нью-Йорк

О компании Anthropic

Миссия Anthropic — создавать надёжные, интерпретируемые и управляемые системы искусственного интеллекта. Мы хотим, чтобы ИИ был безопасным и полезным для наших пользователей и общества в целом. Наша команда — быстрорастущая группа преданных своему делу исследователей, инженеров, экспертов по политике и бизнес-лидеров, которые работают вместе над созданием полезных систем ИИ.

О роли

Команда RL Velocity отвечает за эффективность и надёжность нашего стека RL Science — инфраструктуры, инструментов и систем, которые позволяют исследователям быстро проводить итерации в обучении моделей. В качестве инженера-исследователя в команде вы будете создавать и улучшать основную платформу, лежащую в основе того, как мы реализуем RL в Anthropic, устраняя узкие места, замедляющие исследования, и облегчая всей организации выпуск лучших моделей быстрее. Это работа с высоким коэффициентом воздействия: небольшие улучшения скорости накапливаются для каждого исследователя и каждого запуска.

Обязанности

• Создавать и улучшать инфраструктуру обучения RL, на которую исследователи полагаются ежедневно
• Выявлять и устранять узкие места в стеке RL: отладка, профилирование и переработка архитектуры при необходимости
• Тесно сотрудничать с исследователями и смежными инженерными командами (инференс, песочница и многие другие), чтобы понимать проблемные места и выпускать инструменты, которые ускоряют их работу
• Отвечать за надёжность и производительность исследовательских запусков от начала до конца
• Вносить вклад в проектные решения, формирующие подход Anthropic к масштабированию RL

Вы можете подойти на эту роль, если

• Имеете прочные основы в программной инженерии и опыт создания производительных, надёжных систем
• Работали с инфраструктурой машинного обучения, распределёнными системами или инструментами для исследований
• Заботитесь о том, чтобы помогать работе других и находите эффективность через платформы, а не отдельные эксперименты
• Уверенно работаете на всех уровнях стека — от низкоуровневой оптимизации производительности до алгоритмов RL
• Предпочитаете быстро выпускать и итеративно улучшать продукты, сочетая высокую инициативность с отсутствием эго

Желательные качества у сильных кандидатов

• Опыт масштабного распределённого обучения (RL, предварительное обучение или дообучение)
• Знание JAX, PyTorch или аналогичных фреймворков машинного обучения
• Опыт работы на стыке исследований и инфраструктуры в быстро меняющейся среде

Крайний срок подачи заявок:

Отсутствует. Заявки рассматриваются по мере поступления.

Годовой диапазон компенсации для этой роли указан ниже.

Для ролей в продажах указанный диапазон — это ожидаемый доход ("OTE"), который включает как комиссионные/бонусы по продажам, так и годовую базовую зарплату.

Годовая зарплата:

500 000 - 850 000 долларов США

Логистика

• Минимальное образование: степень бакалавра или эквивалентное сочетание образования, обучения и/или опыта
• Требуемая область обучения: область, релевантная роли, подтверждённая курсами, обучением или профессиональным опытом
• Минимальный опыт работы: количество лет опыта будет соответствовать внутренним требованиям к уровню должности
• Политика гибридной работы в зависимости от местоположения: в настоящее время мы ожидаем, что все сотрудники будут находиться в одном из наших офисов не менее 25% времени. Однако некоторые роли могут требовать большего времени в офисе.
• Спонсорство виз: Мы предоставляем спонсорство виз!

Мы призываем вас подавать заявку, даже если вы не соответствуете абсолютно всем требованиям.

Ваша безопасность для нас важна.

Чем мы отличаемся

Мы считаем, что исследования ИИ с наибольшим воздействием — это крупномасштабная наука. В Anthropic мы работаем как единая сплочённая команда над несколькими крупными исследовательскими проектами...

Присоединяйтесь к нам!

Anthropic — это корпорация общественной пользы с головным офисом в Сан-Франциско...