Membro dello Staff Tecnico, Addestramento di Modelli (ricerca applicata)

Titolo di lavoro: Membro dello staff tecnico, addestramento dei modelli (ricerca applicata)

Tipo di impiego: Tempo pieno

Sede: Da remoto

Il ruolo

In questo ruolo lavorerai su modelli linguistici, sistemi multimodali, robotica e agenti autonomi, sviluppando modelli ottimizzati per applicazioni e ambienti specifici. Ti occuperai dell'intero ciclo di vita dello sviluppo dei modelli, dalla comprensione dei requisiti applicativi alla progettazione dei dataset di addestramento, fino all'adattamento del modello, alla valutazione e al deployment in produzione.

Il nostro obiettivo è costruire modelli specializzati che eguaglino o superino la qualità dei modelli di frontiera su carichi di lavoro mirati, migliorando in modo significativo l'efficienza dell'inferenza, la latenza e i costi.

Opererai all'intersezione tra la ricerca applicata sul machine learning e l'ingegneria di produzione, trasformando i progressi nell'addestramento dei modelli in sistemi affidabili e ad alte prestazioni, con un impatto concreto e misurabile nel mondo reale.

Cosa farai

• Addestrerai, metterai a punto e adatterai modelli linguistici, visione-linguaggio e robotici usando il fine-tuning supervisionato (SFT), l'apprendimento per rinforzo (RL), l'imitation learning e la distillazione.
• Svilupperai modelli specializzati per applicazioni complesse, tra cui la comprensione multimodale, la percezione e il controllo robotico e agenti autonomi capaci di ragionare, pianificare e usare strumenti.
• Costruirai ambienti di addestramento e valutazione basati su simulazione per studiare l'apprendimento delle policy, la generalizzazione dei compiti e il trasferimento delle capacità dal contesto simulato al mondo reale.
• Combinerai dimostrazioni di esperti, feedback umani, dataset sintetici e traiettorie generate dall'ambiente in dataset di addestramento efficaci, segnali di ricompensa e curricula di apprendimento.
• Svilupperai modelli specializzati che alimentano l'ecosistema flow di micro1, migliorando la generazione dei dati, l'annotazione, il controllo qualità e i flussi di valutazione automatica.
• Integrerai le correzioni degli esperti e il feedback sulle prestazioni del modello nei cicli di addestramento iterativi, per migliorare continuamente accuratezza, robustezza e successo nei compiti.
• Ottimizzerai i modelli per l'inferenza in produzione, bilanciando qualità, latenza, throughput ed efficienza computazionale rispetto ai riferimenti dei modelli di frontiera.
• Collaborerai con i team di ricerca e di ingegneria della piattaforma per trasformare i prototipi promettenti in deployment di modelli scalabili e pronti per la produzione.

Cosa cerchiamo

• Solide basi in machine learning e deep learning, con esperienza pratica nell'addestramento, nell'adattamento e nella valutazione dei moderni modelli di AI.
• Esperienza concreta in una o più aree, tra cui i large language model, i modelli visione-linguaggio, la robotica, l'apprendimento per rinforzo o gli agenti autonomi.
• Ottima padronanza di Python e PyTorch, con la capacità di sviluppare pipeline affidabili di addestramento, valutazione e inferenza.
• Esperienza nel tradurre i requisiti applicativi in obiettivi misurabili per i modelli, benchmark e miglioramenti delle prestazioni.
• Solidi fondamenti di ingegneria del software, inclusa la capacità di costruire sistemi manutenibili e di portare i prototipi di ricerca verso la produzione.
• Familiarità con le tecniche di adattamento dei modelli, come il fine-tuning, la distillazione, l'imitation learning o l'apprendimento per rinforzo.
• Solido giudizio sperimentale e capacità di individuare autonomamente i colli di bottiglia nelle prestazioni, valutare i compromessi e iterare verso soluzioni efficaci.

Competenze gradite

• Esperienza con la robotica, l'AI incarnata, i modelli visione-linguaggio-azione o l'apprendimento delle policy basato su simulazione.
• Familiarità con framework per agenti, modelli in grado di usare strumenti e addestramento guidato dall'ambiente.
• Esperienza nella generazione di dati sintetici, nell'apprendimento con supervisione umana (human-in-the-loop) o nei sistemi di valutazione automatica.
• Conoscenza delle tecniche di ottimizzazione dell'inferenza, tra cui quantizzazione, batching, compressione dei modelli e servizio efficiente.
• Esperienza nel deployment di modelli specializzati in ambienti di produzione con requisiti esigenti di latenza, affidabilità o costi.
• Contributi alla ricerca o lavoro open source nel machine learning applicato, nell'AI multimodale, nella robotica o nei sistemi di agenti.

Avviso su retribuzione e benefit

La fascia retributiva nazionale per questa posizione a tempo pieno prevede uno stipendio base di $200,000, $320,000. Tutti i dipendenti hanno diritto a una retribuzione in azioni, e i dipendenti possono inoltre ricevere bonus legati alle prestazioni, in base al ruolo e nel rispetto delle politiche aziendali. micro1 offre un pacchetto di benefit completo, che include il rimborso fino al 100% dei premi dell'assicurazione sanitaria, ferie retribuite, un piano pensionistico 401(K) con contributo aziendale e ulteriori benefit pensati per sostenere un personale remoto ad alte prestazioni.

micro1 è un datore di lavoro che offre pari opportunità. Tutti i candidati qualificati saranno considerati per l'assunzione senza distinzione di razza, colore, religione, sesso (inclusi gravidanza, orientamento sessuale o identità di genere), origine nazionale, età, disabilità, informazioni genetiche, status di veterano o qualsiasi altra caratteristica tutelata dalle leggi, dai regolamenti e dalle ordinanze locali applicabili. Se hai bisogno di assistenza e/o di un ragionevole accomodamento durante il processo di candidatura, scrivi a support@micro1.ai.

Il nostro processo di selezione utilizza strumenti di intelligenza artificiale per assistere nella selezione e nella valutazione dei candidati. I nostri strumenti di AI sono progettati per integrare, non sostituire, il processo decisionale umano.