Senior AI Researcher - Pre-training Data

Senior AI Researcher - Pre-training Data

Heidelberg Vollzeit 65000 - 85000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Gestalte und verbessere die wissenschaftliche Methodik hinter unseren Pre-Training-Daten.
  • Unternehmen: Aleph Alpha, ein führendes Unternehmen in der KI-Forschung in Europa.
  • Vorteile: 30 Tage Urlaub, Fitnessangebote, mentale Gesundheitsunterstützung und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Flache Hierarchien und eine Kultur der Eigenverantwortung fördern schnelles Handeln.
  • Warum dieser Job: Sei Teil einer KI-Revolution und arbeite an innovativen Projekten mit echtem Einfluss.
  • Qualifikationen: Starkes Verständnis von maschinellem Lernen und Erfahrung in der Datenqualität.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.

Unsere Mission

Aleph Alpha ist eines der wenigen Unternehmen in Europa, das ernsthafte Grundlagenmodell-Vortrainings durchführt. Unsere Kunden – in den Bereichen Finanzen, Fertigung und öffentliche Verwaltung – benötigen Modelle, die Deutsch verstehen, den europäischen Vorschriften entsprechen und zuverlässig in risikobehafteten Umgebungen arbeiten. Wir bauen das in Heidelberg auf.

Wir erweitern unser Vortrainingsteam und suchen jemanden, der leidenschaftlich an Daten arbeitet: definiert, was in unsere Modelle eingeht, baut die Systeme, die diese beschaffen und vorbereiten, und stellt sicher, dass unser Trainingsteam die qualitativ hochwertigsten Daten hat, um die Modellfähigkeiten voranzutreiben.

Teamkultur

Bei Aleph Alpha fördern wir eine Kultur, die auf Eigenverantwortung, Autonomie und Empowerment basiert. Teams und Einzelpersonen werden ermutigt, Verantwortung für ihre Arbeit zu übernehmen und einen bedeutenden Einfluss auszuüben. Wir pflegen eine flache Organisationsstruktur mit effizientem, unterstützendem Management, das schnelle Entscheidungen, offene Kommunikation und ein starkes Gefühl von gemeinsamem Zweck ermöglicht.

Über die Rolle

Als Senior AI Researcher für Vortraining Daten werden Sie die zugrunde liegende wissenschaftliche Methodik hinter unseren Vortraining-Korpora gestalten und verbessern, während Sie auch die Software und Systeme mitentwickeln, die dies ermöglichen. Sie arbeiten mit Ingenieuren und anderen Forschern zusammen, um skalierbare Pipelines zu erstellen, und konzentrieren sich auf relevante theoretische und empirische Forschung, um zu verstehen, welche Daten die Modelle am besten auf unsere angestrebten Fähigkeiten bringen.

Diese Rolle ist für Sie geeignet, wenn Sie über einen starken Hintergrund im großangelegten Sprachmodellieren verfügen und den wissenschaftlichen Antrieb haben, komplexe Fragen zu Daten-Skalierungsgesetzen, synthetischer Datengenerierung und Curriculum-Lernen zu beantworten.

In Ihrem Alltag werden Sie gezielte Ablationsstudien über verschiedene Skalen entwerfen, Hypothesen aus Trainingsdynamiken ableiten und testen, neuartige Algorithmen zur Schätzung der Datenqualität und zur Durchführung der Datenkuratierung entwickeln sowie zu einer Reihe von Ingenieuraufgaben beitragen, die diese Forschungsrichtungen erleichtern. Zusammen mit einem kollaborativen Team von Ingenieuren und Forschern werden Sie direkten Einfluss auf das grundlegende Wissen und die Fähigkeiten der Modelle haben, die wir bereitstellen. Sie werden auch helfen oder die Erstellung technischer Berichte für interne und externe Leser leiten sowie nach Bedarf an technischen Meetings und Konferenzen teilnehmen und dazu beitragen.

Ihre Verantwortlichkeiten

  • Innovation in datenorientierter KI: Bleiben Sie an der Spitze der Grundlagenforschung. Identifizieren, implementieren und iterieren Sie neuartige Ansätze zur Schätzung der Datenqualität, zur synthetischen Datengenerierung, zum Curriculum-Lernen und zu fortgeschrittenen Kuratierungstechniken.
  • Daten-zu-Leistung-Wissenschaft: Entwerfen und leiten Sie rigorose Ablationsstudien über verschiedene Skalen. Analysieren Sie systematisch, wie Änderungen in der Datenzusammensetzung, Strategien zur Duplikatseliminierung, heuristische und modellbasierte Kuratierung sowie Skalierungsgesetze die Trainingsdynamik und die Zielmodelle und -systemfähigkeiten beeinflussen.
  • Entwicklung neuartiger Qualitätsindikatoren: Gehen Sie über grundlegendes Perplexitätsfiltern hinaus. Forschen und entwickeln Sie fortschrittliche Algorithmen zur Bewertung und Auswahl von Daten, wie Einflussfunktionen, gradientenbasierte Übereinstimmung oder die Verwendung kleinerer Modelle zur Kuratierung von Daten für größere.
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Arbeiten Sie eng mit einem vielfältigen Team zusammen, um die Forschung von Prototypen zu Pipelines im Trillionen-Tokens-Maßstab zu skalieren, und arbeiten Sie mit dem Nachtrainingsteam zusammen, um sicherzustellen, dass die Vortraining-Verteilungen die gezielte Feinabstimmung und Kundenanpassung effektiv unterstützen.

Ihr Profil

Grundqualifikationen:

  • Ein tiefes Verständnis der maschinellen Lernens-Theorie, insbesondere in Bezug auf die Dynamik des Trainings von Grundlagenmodellen, Skalierungsgesetze und datenorientierte KI.
  • Erfahrung in der Gestaltung und Bewertung komplexer ML-Experimente im Zusammenhang mit Datenzusammensetzung, Curriculum-Lernen oder Datenqualität beim Training von Sprachmodellen.
  • Vertrautheit mit statistischen Methoden zur Bewertung und Versuchsplanung.
  • Fähigkeit, über die informationstheoretischen Eigenschaften eines Datensatzes und dessen prädiktive Kraft für bewertete Aufgaben nachzudenken: nicht nur Daten zu verarbeiten, sondern deren Signal zu verstehen.
  • Starke Python-Kenntnisse und Vertrautheit mit ML-Tools und Deep-Learning-Frameworks (insbesondere PyTorch).
  • Bereitschaft, nach Heidelberg umzuziehen oder mindestens alle zwei Wochen zu reisen.

Bevorzugte Qualifikationen:

  • PhD in maschinellem Lernen, NLP oder gleichwertige Forschungserfahrung mit Fokus auf großangelegtes Sprachmodellieren oder Datenkuratierung.
  • Eine Geschichte von Beiträgen zu erstklassigen Veranstaltungen (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL usw.) speziell in Bezug auf Datenkuratierung, Skalierungsgesetze, synthetische Daten oder LLM-Vortraining.
  • Erfahrung im Training von Grundlagenmodellen von Grund auf und Diagnose von datengestützten Trainingspathologien.
  • Bonus, aber nicht erforderlich: Deutschkenntnisse können hilfreich sein, um deutsche Sprachdaten zu kuratieren und zu bewerten.

Vergütung und Vorteile:

  • Werden Sie Teil einer KI-Revolution!
  • 30 Tage bezahlter Urlaub
  • Zugang zu einer Vielzahl von Fitness- und Wellnessangeboten über Wellhub
  • Psychische Gesundheitsunterstützung durch nilo.health
  • Substantielle subventionierte betriebliche Altersvorsorge für Ihre zukünftige Sicherheit
  • Subventioniertes deutschlandweites Verkehrsticket
  • Budget für zusätzliche technische Ausrüstung
  • Flexible Arbeitszeiten für eine bessere Work-Life-Balance und hybrides Arbeitsmodell
  • Virtuelles Aktienoptionsprogramm
  • JobRad Fahrrad-Leasing

Senior AI Researcher - Pre-training Data Arbeitgeber: Aleph Alpha GmbH

Aleph Alpha ist ein herausragender Arbeitgeber, der eine Kultur der Eigenverantwortung und Autonomie fördert. In Heidelberg bieten wir nicht nur 30 Tage bezahlten Urlaub, sondern auch die Möglichkeit, an der Spitze der KI-Forschung zu arbeiten und bedeutende Beiträge zur Entwicklung von Grundmodellen zu leisten. Unsere flache Hierarchie und der Fokus auf Teamarbeit ermöglichen es Ihnen, in einem dynamischen Umfeld zu wachsen und Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln.

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Kontaktdaten:

Aleph Alpha GmbH Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior AI Researcher - Pre-training Data erhalten könnten

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Ideen und zeig dein Interesse an den neuesten Entwicklungen im Bereich KI und Daten.

Sei bereit für technische Gespräche!

Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse über maschinelles Lernen und Datenqualität in Interviews zu demonstrieren. Sei bereit, über deine bisherigen Projekte zu sprechen und wie du innovative Lösungen entwickelt hast.

Präsentiere deine Leidenschaft!

Zeige in jedem Gespräch, dass du wirklich für die Arbeit brennst. Sprich darüber, warum du dich für die Rolle als Senior AI Researcher interessierst und wie du zur Mission von Aleph Alpha beitragen möchtest.

Bewirb dich direkt über unsere Website!

Wir bei StudySmarter empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du die besten Chancen auf ein Interview hast.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior AI Researcher - Pre-training Data mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen Theorie
Datenzentrierte KI
Skalierungsgesetze
Datenqualität
Python
PyTorch
Statistische Methoden

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für das Thema sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass uns wissen, warum du dich für die Rolle als Senior AI Researcher interessierst und was dich motiviert.

Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das gibt uns einen besseren Einblick in dein Können.

Achte auf die Details!:Korrekte Rechtschreibung und Grammatik sind ein Muss! Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung sorgfältig zu überprüfen. Ein gut strukturierter und fehlerfreier Text zeigt uns, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir!

Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Aleph Alpha GmbH vorbereitet

Verstehe die Mission des Unternehmens

Mach dich mit der Mission von Aleph Alpha vertraut. Sie sind auf der Suche nach jemandem, der leidenschaftlich an Daten arbeitet und die Qualität der Modelle verbessert. Zeige im Interview, dass du ihre Ziele verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in der Datenqualität und im maschinellen Lernen demonstrieren. Sei bereit, über deine bisherigen Erfolge zu sprechen und wie du komplexe Probleme gelöst hast, insbesondere in Bezug auf Datenkomposition und -kurierung.

Zeige Teamgeist

Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, ist es wichtig, deine Fähigkeit zur Teamarbeit zu betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit anderen Forschern oder Ingenieuren zusammengearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln.

Frage nach den Herausforderungen

Nutze die Gelegenheit, um Fragen zu stellen, die dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich der Datenzentrierung und wie das Team plant, diese zu bewältigen. Das zeigt, dass du proaktiv denkst und bereit bist, Verantwortung zu übernehmen.