Científico de Investigación en LLM (Preentrenamiento, Visión por Computadora y Robustez Adversaria)

En resumen

Este puesto de investigador en aprendizaje automático es para quien ya tiene experiencia real entrenando modelos de visión y de lenguaje de principio a fin. Trabajarás en problemas de investigación empírica bien delimitados, con un pago de 100 a 120 USD por hora. Puede encajar contigo si buscas proyectos desafiantes con impacto real.

Lo que harás

• Entrenar clasificadores de imágenes y modelos generativos de imágenes desde cero, y ajustar modelos de lenguaje de pesos abiertos.
• Sacar el máximo partido a datos, cómputo y tamaño de modelo limitados.
• Hacer los modelos más robustos frente a entradas adversarias y a conversaciones adversarias.
• Comprimir modelos para cumplir límites estrictos de tamaño y latencia sin perder precisión.
• Diagnosticar y resolver problemas de entrenamiento.

Lo que necesitas para postular

• Al menos 3 años de experiencia en investigación en aprendizaje automático; el doctorado también cuenta.
• Experiencia sólida en al menos una de estas áreas: robustez adversarial, visión computacional eficiente, modelos generativos de imagen, post-entrenamiento de modelos de lenguaje o preentrenamiento multilingüe.
• Buen manejo de PyTorch, JAX, TensorFlow u otro framework de aprendizaje automático similar.
• Título de una universidad del top 100, experiencia en una empresa FAANG o similar, o un historial de investigación equivalente con publicaciones o contribuciones de código abierto.

Quién puede postular

Puedes postularte desde cualquier país del mundo, porque no se indica ninguna restricción de país. El trabajo es remoto, con contrato freelance.