Інженер машинного навчання (1% капіталу) в Network Perspective

Ми невелика компанія з амбіціями формувати майбутнє роботи. Створення команд, що базуються на даних, і виправлення робочих звичок за допомогою даних і персоналізованих практичних думок. Третина нашої команди має ступінь доктора філософії, і нас підтримують засновник Pracuj.pl, фонд Unfold.VC і гранти NCBiR. Ми трансформуємо бізнес за допомогою передових досліджень, створюємо глибоке розуміння того, як співробітники взаємодіють в Інтернеті, приділяючи особливу увагу конфіденційності та етиці. Пропозиція Як першому співробітнику вам пропонують власний капітал вартістю щонайменше ще однієї зарплати, якщо ми всі досягнемо успіху. Конкурентоспроможна заробітна плата + 1% капіталу в Employee Stock Option Plan Високий вплив і право власності на проект 100% віддалена робота (необов’язковий коворкінг у вашому місті) Обладнання на ваш вибір Автономна, складна робота без бюрократії та непотрібних зустрічей Час для співавторства та публікації документів Ви Вашим основним набором даних буде графік взаємодії співробітників – анонімна модель графіка часових властивостей, яка описує взаємодію між співробітниками в компанії. Графік фіксує метадані (за винятком будь-якого вмісту) кожного електронного листа, повідомлення чату чи відеодзвінка між співробітниками. Дані надходять у форматі csv з обсягом близько 100 ГБ на місяць. Ваша мета полягає в тому, щоб перевести ці дані в значущі та ефективні показники та моделі, які допоможуть командам працювати розумніше, покращувати співпрацю, глибоку роботу та ефективність, одночасно зменшуючи навантаження на спілкування через непродуктивні зустрічі та непотрібне перемикання контексту. Це включає в себе: вдосконалення та підтримку конвеєра обробки даних. Розробку функцій, додавання ефективних і значущих показників, отриманих із графіка взаємодії співробітників, до десятків уже розроблених. Створення нових і вдосконалення існуючих моделей машинного навчання (Pytorch). Розгортання рішень і моделей у хмарі чи середовищі Kubernetes. Великі мовні моделі. може бути значною підмогою на кінцевому етапі обробки даних – робити висновки та відповідати на запитання користувачів про дані. Ми створюємо помічника, який має детальні знання про робочі звички конкретної команди та обізнаний із найкращими практиками галузі. Таким чином, вам також допоможуть інтегрувати LLM в остаточне рішення, тобто впровадження конвеєра RAG для заземлення та збагачення відповідей LLM. Проектування та створення RAG/агентного конвеєра LLM Інтеграція онлайн (сканування), офлайн (pdf) і внутрішніх (api) джерел Експериментування з методами підказок CoF, Reflexion тощо Налаштування циклу зворотного зв’язку з користувачем для покращення системи з часом Обмеження відповідей LLM на вказаний домен Журналування та моніторинг розгорнутого рішення Кілька років практичного досвіду програмування з Python Перевірений досвід роботи з Python і бібліотеками даних (наприклад, Pandas, NumPy, SciKit learn, PyTorch тощо) Досвід створення моделей глибокого навчання, CNN, GCN , автокодувальники, трансформатори для розваги чи прибутку Тверде розуміння структур даних, моделювання даних і принципів архітектури програмного забезпечення Здатність пакувати та запускати ваш код на Azure або Kubernetes Ступінь магістра інженерії, комп’ютерних наук або пов’язаної технічної галузі Технічний стек Python, Numpy , Pandas, Polars, Dask, Pytorch, Pytorch Lightning, Scikit-Learn, OpenAI, Haystack/ Langchain, Docker, Kubernetes, Azure Ми невелика компанія з амбіціями формувати майбутнє роботи. Створення команд, що базуються на даних, і виправлення робочих звичок за допомогою даних і персоналізованих практичних думок. Третина нашої команди має ступінь доктора філософії, і нас підтримують засновник Pracuj.pl, фонд Unfold.VC і гранти NCBiR. Ми трансформуємо бізнес за допомогою передових досліджень, створюємо глибоке розуміння того, як співробітники взаємодіють в Інтернеті, приділяючи особливу увагу конфіденційності та етиці. Пропозиція Як першому співробітнику вам пропонують власний капітал вартістю щонайменше ще однієї зарплати, якщо ми всі досягнемо успіху. Конкурентоспроможна заробітна плата + 1% капіталу в Employee Stock Option Plan Високий вплив і право власності на проект 100% віддалена робота (необов’язковий коворкінг у вашому місті) Обладнання на ваш вибір Автономна, складна робота без бюрократії та непотрібних зустрічей Час для співавторства та публікації документів Ви Вашим основним набором даних буде графік взаємодії співробітників – анонімна модель графіка часових властивостей, яка описує взаємодію між співробітниками в компанії. Графік фіксує метадані (за винятком будь-якого вмісту) кожного електронного листа, повідомлення чату чи відеодзвінка між співробітниками. Дані надходять у форматі csv з обсягом близько 100 ГБ на місяць. Ваша мета полягає в тому, щоб перевести ці дані в значущі та ефективні показники та моделі, які допоможуть командам працювати розумніше, покращувати співпрацю, глибоку роботу та ефективність, одночасно зменшуючи навантаження на спілкування через непродуктивні зустрічі та непотрібне перемикання контексту. Це включає в себе: вдосконалення та підтримку конвеєра обробки даних. Розробку функцій, додавання ефективних і значущих показників, отриманих із графіка взаємодії співробітників, до десятків уже розроблених. Створення нових і вдосконалення існуючих моделей машинного навчання (Pytorch). Розгортання рішень і моделей у хмарі чи середовищі Kubernetes. Великі мовні моделі. може бути значною підмогою на кінцевому етапі обробки даних – робити висновки та відповідати на запитання користувачів про дані. Ми створюємо помічника, який має детальні знання про робочі звички конкретної команди та обізнаний із найкращими практиками галузі. Таким чином, вам також допоможуть інтегрувати LLM в остаточне рішення, тобто впровадження конвеєра RAG для заземлення та збагачення відповідей LLM. Проектування та створення RAG/агентного конвеєра LLM Інтеграція онлайн (сканування), офлайн (pdf) і внутрішніх (api) джерел Експериментування з методами підказок CoF, Reflexion тощо Налаштування циклу зворотного зв’язку з користувачем для покращення системи з часом Обмеження відповідей LLM на указаний домен Logging and monitoring of the deployed solution ,[] Вимоги: Machine Learning, Python, Data science, pandas, NumPy, PyTorch, Deep learning, Data structures, Degree, Kubernetes, Azure Бонуси та переваги: ​​Віддалена робота.