Ingénieur Machine Learning — Distillation

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 7 mois

🌏 N'importe où dans le monde

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🤖 Ingénieur Machine Learning

👻 Score fantôme 47%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Featherless AI

Site WebLinkedInTous les Emplois

1 - 10 employés

Fondée en 2023

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🔌 API

Artificial Intelligence • SaaS • API

Featherless AI est un fournisseur de services d'inférence AI sans serveur et d'hébergement de modèles qui offre un accès API à un vaste catalogue de modèles à poids ouvert (plus de 12 200), permettant aux développeurs et aux entreprises de déployer, ajuster et exécuter des modèles à grande échelle sans gérer de serveurs. La société propose un tarif d'abonnement forfaitaire avec des jetons illimités, l'orchestration GPU, une utilisation privée/anonyme (sans journaux) et des options de self-hosting pour les entreprises ou des unités de mise à l'échelle pour une haute simultanéité. Featherless AI fonctionne également comme un laboratoire de recherche en intelligence artificielle axé sur la recherche open-source et post-transformateur, revendiquant des améliorations significatives en termes de coûts et de performance pour les grands modèles et agents IA.

Description

• Concevoir et implémenter des pipelines de distillation de connaissances (teacher–student, self-distillation, multi-teacher, etc.) • Distiller de grands modèles fondamentaux en modèles plus petits, plus rapides et moins coûteux pour l'inférence • Exécuter et analyser des expériences d'entraînement à grande échelle pour évaluer les compromis qualité, latence et coût • Collaborer avec la recherche pour traduire de nouvelles idées de distillation en code prêt pour la production • Optimiser les performances d'entraînement et d'inférence (mémoire, débit, latence) • Contribuer aux outils internes, aux frameworks d'évaluation et au suivi des expériences • (Optionnel) Contribuer à des modèles, outils ou travaux de recherche open-source

🎯 Exigences

• Solide formation en machine learning ou deep learning • Expérience pratique de la distillation de modèles (LLMs ou autres réseaux de neurones) • Bonne compréhension de la dynamique d'entraînement, des fonctions de perte et de l'optimisation • Expérience avec PyTorch (ou JAX) et les outils ML modernes • À l'aise pour exécuter des expériences sur des configurations multi-GPU ou distribuées • Capacité à raisonner sur les compromis qualité vs. performance des modèles • Esprit pragmatique : vous vous souciez de livrer des solutions, pas seulement de publier des articles

🏖️ Avantages

• Rémunération compétitive • Participation au capital significative • Télétravail possible, environnement axé sur le travail asynchrone