Featherless AI
1 - 10 funcionários
Fundada em 2023
🤖 Inteligência Artificial
☁️ SaaS
🔌 API
Artificial Intelligence • SaaS • API
A Featherless AI é um provedor de inferência de IA sem servidor e hospedagem de modelos que oferece acesso via API a um grande e crescente catálogo de modelos de pesos abertos (12. 200+), permitindo que desenvolvedores e empresas implante, ajustem e executem modelos em escala sem gerenciar servidores. A empresa oferece preços de assinatura fixa com tokens ilimitados, orquestração de GPU, uso privado/anônimo (sem logs) e opções para hospedagem própria em nível empresarial ou unidades de escala para alta concorrência. A Featherless AI também opera como um laboratório de pesquisa em IA focado em modelos de código aberto e pós-transformadores, alegando melhorias significativas de custo e desempenho para modelos grandes e agentes de IA.
Engenheiro(a) de Machine Learning — Pesquisa em Arquitetura de IA
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🕒 Janeiro 23
🗣️🇺🇸🇬🇧 Inglês obrigatório
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Featherless AI
1 - 10 funcionários
Fundada em 2023
🤖 Inteligência Artificial
☁️ SaaS
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A Featherless AI é um provedor de inferência de IA sem servidor e hospedagem de modelos que oferece acesso via API a um grande e crescente catálogo de modelos de pesos abertos (12. 200+), permitindo que desenvolvedores e empresas implante, ajustem e executem modelos em escala sem gerenciar servidores. A empresa oferece preços de assinatura fixa com tokens ilimitados, orquestração de GPU, uso privado/anônimo (sem logs) e opções para hospedagem própria em nível empresarial ou unidades de escala para alta concorrência. A Featherless AI também opera como um laboratório de pesquisa em IA focado em modelos de código aberto e pós-transformadores, alegando melhorias significativas de custo e desempenho para modelos grandes e agentes de IA.
Descrição
• Pesquisar e desenvolver novas arquiteturas de redes neurais (por exemplo, alternativas ou extensões aos Transformers, modelos recorrentes/híbridos, sistemas de contexto longo) • Projetar e conduzir experimentos em nível de arquitetura (leis de escala, mecanismos de memória, trade-offs de computação) • Prototipar modelos de ponta a ponta — desde código de pesquisa até implementações prontas para treinamento • Colaborar com engenheiros de inferência e de sistemas para garantir que as arquiteturas sejam implantáveis e eficientes • Analisar comportamento do modelo, modos de falha e vieses indutivos • Ler, reproduzir e estender artigos de pesquisa de ponta • Contribuir para notas internas de pesquisa, benchmarks e esforços open-source (quando aplicável)
🎯 Requisitos
• Forte base em fundamentos de machine learning e deep learning • Experiência prática implementando arquiteturas de modelos do zero • Bom entendimento de: • Mecanismos de atenção, RNNs, modelos de espaço de estados (state-space models / SSMs) ou arquiteturas híbridas • Dinâmica de treinamento, comportamento de escala e otimização • Restrições de memória, latência e computação a nível de modelo • Confortável trabalhando em PyTorch ou JAX • Capacidade de transitar entre teoria, experimentação e engenharia • Comunicador claro, capaz de explicar trade-offs de arquitetura • Diferenciais • Experiência com arquiteturas não-Transformer (variantes de RNN, SSMs, modelos de contexto longo) • Experiência em startups orientadas por pesquisa ou projetos open-source de ML • Experiência com treinamento em larga escala ou loops de treinamento customizados • Publicações, preprints ou contribuições de pesquisa relevantes • Familiaridade com otimização de inferência e restrições de implantação
🏖️ Benefícios
• Remuneração competitiva + participação acionária significativa
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