Auf einen Blick
- Aufgaben: Verbessere KI-Modelle durch ML-Forschung, Datenoperationen und Projektmanagement.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf KI-Entwicklung spezialisiert hat.
- Vorteile: Flexibles hybrides Arbeitsmodell, Wettbewerbsfähiges Gehalt und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen in einem spannenden Bereich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache sie für verschiedene Branchen zugänglicher.
- Qualifikationen: Erfahrung mit LLMs, Projektmanagement und technischem Vendor-Management.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 75000 € pro Jahr.
Anforderungen
- Erfahrung mit der Feinabstimmung großer Sprachmodelle für spezifische Domänen oder Anwendungsfälle und/oder Fachkenntnisse in einem Bereich, in dem wir unsere Modelle nützlicher machen möchten.
- Erfahrung mit Reinforcement Learning, Belohnungsdesign oder der Kuratierung von Trainingsdaten für LLMs.
- Komfortabel im Umgang mit technischen Anbieterbeziehungen und schnellem Iterieren auf Feedback.
- Wertschätzung für das Durchlesen von Datensätzen, um sie zu verstehen und Probleme zu erkennen.
- Starke Projektmanagement- und zwischenmenschliche Fähigkeiten.
- Leidenschaft dafür, KI nützlicher und zugänglicher in verschiedenen Branchen zu machen.
- Begeisterung für eine Rolle, die eine Kombination aus ML-Forschung, Datenoperationen und Projektmanagement umfasst.
- (Wünschenswert) Erfahrung in der Schulung von Produktions-ML-Systemen.
- (Wünschenswert) Vertrautheit mit verteilten Systemen und Cloud-Infrastruktur.
- (Wünschenswert) Fachkenntnisse in einem Bereich, in dem wir unsere Modelle nützlicher machen möchten.
- (Wünschenswert) Erfahrung in der Zusammenarbeit mit externen Anbietern oder technischen Partnern.
Bildungsanforderungen:
Wir verlangen mindestens einen Bachelor-Abschluss in einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung.
Standortbasierte Hybridpolitik:
Derzeit erwarten wir, dass alle Mitarbeiter mindestens 25 % ihrer Zeit in einem unserer Büros verbringen. Einige Rollen können jedoch mehr Zeit in unseren Büros erfordern.
Was die Stelle beinhaltet:
Das Environment Scaling-Team ist ein Team von Forschern und Ingenieuren, dessen Ziel es ist, die Intelligenz unserer öffentlichen Modelle für neuartige Vertikalen und Anwendungsfälle zu verbessern. Das Team baut die Trainingsumgebungen, die RL in großem Maßstab antreiben. Dies ist eine einzigartige Rolle, die die direkte Ausführung von ML-Forschung, Datenoperationen und Projektmanagement kombiniert, um unsere Modelle zu verbessern. Sie sind verantwortlich für den gesamten Prozess der Erstellung von RL-Umgebungen für neue Fähigkeiten: Identifizierung von Aufgaben mit hohem Wert, Gestaltung von Belohnungssignalen, Verwaltung von Anbieterbeziehungen und Messung der Auswirkungen auf die Modellleistung.
- Verbessern und Ausführen unserer Feinabstimmungsstrategien zur Anpassung von Claude an neue Domänen und Aufgaben.
- Verwalten technischer Beziehungen zu externen Datenanbietern, einschließlich der Bewertung der Datenqualität und des Belohnungsdesigns.
- Zusammenarbeit mit Fachexperten zur Gestaltung von Datenpipelines und Bewertungen.
- Erforschen neuartiger Möglichkeiten zur Schaffung von RL-Umgebungen für Aufgaben mit hohem Wert.
- Entwicklung und Verbesserung von QA-Rahmenwerken, um Belohnungshacking zu erkennen und die Qualität der Umgebung sicherzustellen.
- Partnerschaft mit anderen RL-Forschungsteams und Produktteams, um Fähigkeitsziele in Trainingsumgebungen und Bewertungen zu übersetzen.
Research Engineer (Environment Scaling) Arbeitgeber: Anthropic
Als Arbeitgeber bietet unser Unternehmen eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der Forschung und Technik Hand in Hand gehen. Wir fördern eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit, die es unseren Mitarbeitern ermöglicht, ihre Fähigkeiten in der KI-Forschung und im Projektmanagement weiterzuentwickeln. Mit einem hybriden Arbeitsmodell und der Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten, die die Zukunft der Technologie gestalten, sind wir der ideale Ort für talentierte Fachkräfte, die einen bedeutenden Beitrag leisten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Research Engineer (Environment Scaling) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen ins Rampenlicht zu rücken.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen durchgehst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu formulieren und deine Ansätze zu verfeinern, damit du selbstbewusst auftrittst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für KI und ML! Teile deine Projekte oder Ideen, die du umgesetzt hast, um zu demonstrieren, wie du zur Verbesserung von Modellen beitragen kannst. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Erfolge hervorzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung zu sehen und gemeinsam an der Zukunft der KI zu arbeiten.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Engineer (Environment Scaling) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, was dich motiviert und warum du für die Rolle als Research Engineer brennst. Wir wollen deine Leidenschaft für KI und deine Erfahrungen spüren!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass du alle Anforderungen aus der Stellenbeschreibung ansprichst. Wenn du Erfahrung mit Reinforcement Learning oder der Feinabstimmung von Modellen hast, dann bring das klar rüber. Wir lieben es, wenn du zeigst, dass du die Anforderungen verstanden hast!
Mach es übersichtlich!:Strukturiere deine Bewerbung so, dass sie leicht zu lesen ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen hervorzuheben. Wir schätzen Klarheit und Übersichtlichkeit – das macht es uns einfacher, dich kennenzulernen!
Bewirb dich über unsere Website!:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Das hilft uns, deine Bewerbung schnell zu finden und zu bearbeiten. Außerdem kannst du sicher sein, dass du alle Informationen richtig einreichst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Anthropic vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen mit dem Fine-Tuning von großen Sprachmodellen oder Reinforcement Learning dazu passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen zeigen.
✨Technische Kenntnisse auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und Cloud-Infrastruktur vertraut bist. Wenn du Erfahrung mit der Verwaltung technischer Beziehungen hast, sei bereit, darüber zu sprechen, wie du Feedback schnell umsetzen kannst und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
✨Interpersonelle Fähigkeiten betonen
Da die Rolle Projektmanagement und Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamarbeit und Kommunikation parat haben. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit mit anderen zusammengearbeitet hast, um Probleme zu lösen oder Projekte voranzutreiben.
✨Leidenschaft für KI zeigen
Zeige deine Begeisterung für die Verbesserung von KI und deren Zugänglichkeit in verschiedenen Branchen. Sprich darüber, warum dir diese Mission wichtig ist und wie du dazu beitragen möchtest, die Modelle nützlicher zu machen. Deine Leidenschaft kann einen großen Eindruck hinterlassen!
