Инженер-исследователь, Машинное обучение (RL Velocity)

Местоположение: Лондон, Великобритания

О компании Anthropic

Миссия Anthropic — создавать надежные, интерпретируемые и управляемые системы ИИ. Мы хотим, чтобы ИИ был безопасным и полезным для наших пользователей и для общества в целом. Наша команда — это быстрорастущая группа преданных своему делу исследователей, инженеров, экспертов по политике и бизнес-лидеров, которые работают вместе над созданием полезных систем ИИ.

О роли

Команда RL Velocity отвечает за эффективность и надежность нашего стека RL Science — инфраструктуры, инструментов и систем, которые позволяют исследователям быстро проводить итерации в обучении. В качестве инженера-исследователя в команде вы будете создавать и улучшать основную платформу, которая лежит в основе того, как мы реализуем RL в Anthropic, устраняя узкие места, замедляющие исследования, и облегчая для всей организации выпуск лучших моделей быстрее. Это работа с высоким эффектом: небольшие улучшения скорости накапливаются для каждого исследователя и каждого запуска.

Обязанности

• Создавать и улучшать инфраструктуру обучения RL, на которую исследователи полагаются ежедневно
• Выявлять и устранять узкие места в стеке RL: отладка, профилирование и переработка архитектуры при необходимости
• Тесно сотрудничать с исследователями и смежными инженерными командами (инференс, песочница и многие другие), чтобы понимать проблемные точки и выпускать инструменты, которые ускоряют их работу
• Отвечать за надежность и производительность исследовательских запусков от начала до конца
• Вносить вклад в проектные решения, формирующие подход Anthropic к масштабированию RL

Вы можете подойти, если

• Имеете прочные основы в программной инженерии и опыт создания производительных, надежных систем
• Работали с инфраструктурой машинного обучения, распределёнными системами или инструментами для исследований
• Заботитесь о том, чтобы помогать работе других и находите эффективность через платформы, а не отдельные эксперименты
• Комфортно работаете на всех уровнях стека — от низкоуровневой оптимизации производительности до алгоритмов RL
• Склонны к быстрому выпуску и итерациям, сочетая высокую инициативность и скромность

Сильные кандидаты также могут иметь

• Опыт масштабного распределённого обучения (RL, предварительное обучение или дообучение)
• Знание JAX, PyTorch или аналогичных фреймворков машинного обучения
• Опыт работы на стыке исследований и инфраструктуры в быстро меняющейся среде

Крайний срок подачи заявок:

Отсутствует. Заявки рассматриваются по мере поступления.

Годовая зарплата:

£370,000 - £630,000 GBP

Логистика

Минимальное образование:

Степень бакалавра или эквивалентное сочетание образования, обучения и/или опыта

Требуемая область обучения:

Область, релевантная роли, подтверждённая учебными курсами, обучением или профессиональным опытом

Минимальный опыт работы:

Требуемый опыт будет соответствовать внутренним требованиям уровня должности

Политика гибридной работы в зависимости от местоположения:

В настоящее время мы ожидаем, что весь персонал будет находиться в одном из наших офисов не менее 25% времени. Однако некоторые роли могут требовать большего времени в офисе.

Спонсорство визы:

Мы спонсируем визы! Однако мы не всегда можем успешно спонсировать визу для каждой роли и каждого кандидата. Но если мы сделаем вам предложение, мы приложим все разумные усилия, чтобы получить для вас визу, и у нас есть иммиграционный юрист, который помогает в этом.

Мы призываем вас подавать заявку, даже если вы не уверены, что соответствуете всем требованиям.

Ваша безопасность важна для нас. Чтобы защитить себя от возможных мошенничеств, помните, что рекрутеры Anthropic связываются с вами только с адресов электронной почты @anthropic.com. Будьте осторожны с письмами с других доменов.

Присоединяйтесь к нам!

Anthropic — это корпорация общественной пользы с главным офисом в Сан-Франциско. Мы предлагаем конкурентоспособную оплату и льготы, опциональное сопоставление пожертвований в акции, щедрый отпуск и декретный отпуск, гибкий график работы и прекрасное офисное пространство для совместной работы с коллегами.