Member of Technical Staff, Data Analysis and Evaluation

🕒 vor 5 Monaten

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

📉 Datenanalyst

🇬🇧 UK-Skilled-Worker-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit UK-Skilled-Worker-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 53%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Cohere

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Cohere ist eine führende KI-Plattform, die Unternehmen fortschrittliche Sprachmodelle und einen integrierten Arbeitsbereich bietet, der auf Effizienz und Sicherheit ausgelegt ist. Mit einer Reihe von leistungsstarken generativen und Retrieval-Modellen ermöglicht Cohere Organisationen die Optimierung von Arbeitsabläufen, die Verbesserung der Datensicherheit und das Erschließen von Erkenntnissen über verschiedene Branchen hinweg durch mehrsprachige Fähigkeiten. Ihr Fokus auf maßgeschneiderte KI-Lösungen gewährleistet den Schutz kritischer Daten und erleichtert die nahtlose Integration in bestehende organisatorische Prozesse.

Beschreibung

• Design and oversee data collection tasks, including supporting human annotators and ensuring data quality. • Develop and apply statistical methods to evaluate the quality and reliability of datasets. • Analyse and assess the generalisability and robustness of ML systems across diverse use cases. • Collaborate with teams to improve dataset quality and model performance. • Train and fine-tune large language models (LLMs) on distributed training infrastructures. • Conduct experiments to evaluate model performance and identify areas for improvement.

🎯 Anforderungen

• Extremely strong software engineering skills. • Strong expertise in designing and conducting data collection tasks, including working with human annotators. • Strong statistical skills and experience evaluating scientific experiments related to data collection and model performance. • Experience analysing datasets with respect to their quality, biases, and suitability for training ML models. • Hands-on experience training large language models (LLMs) on distributed training infrastructures. • Familiarity with evaluating and improving the generalisability and robustness of ML systems. • Proficiency in programming languages such as Python and ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow, JAX). • Excellent communication skills to collaborate effectively with cross-functional teams and present findings. • One or more papers at top-tier venues (such as NeurIPS, ICML, ICLR, AIStats, MLSys, JMLR, AAAI, Nature, COLING, ACL, EMNLP).

🏖️ Vorteile

• An open and inclusive culture and work environment • Work closely with a team on the cutting edge of AI research • Weekly lunch stipend, in-office lunches & snacks • Full health and dental benefits, including a separate budget to take care of your mental health • 100% Parental Leave top-up for up to 6 months • Personal enrichment benefits towards arts and culture, fitness and well-being, quality time, and workspace improvement • Remote-flexible, offices in Toronto, New York, San Francisco, London, and Paris, as well as a co-working stipend • 6 weeks of vacation (30 working days!)