Research Engineer, Production Model Post-Training

Research Engineer, Production Model Post-Training

Zürich Vollzeit 36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Vor Ort
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Optimiere Post-Training-Techniken für KI-Modelle und entwickle innovative Lösungen.
  • Unternehmen: Anthropic, ein Unternehmen, das sich auf sichere und nützliche KI-Systeme konzentriert.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und großzügige Urlaubsregelungen.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und Karrierewachstum.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bedeutenden Projekten mit echtem Einfluss.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung und Kenntnisse in maschinellem Lernen sind erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.

Anthropic's mission is es, zuverlässige, interpretierbare und steuerbare KI-Systeme zu schaffen. Wir möchten, dass KI sicher und vorteilhaft für unsere Nutzer und die Gesellschaft als Ganzes ist. Unser Team ist eine schnell wachsende Gruppe engagierter Forscher, Ingenieure, Politikspezialisten und Geschäftsleiter, die zusammenarbeiten, um nützliche KI-Systeme zu entwickeln.

Die Produktionsmodelle von Anthropic durchlaufen anspruchsvolle Nachschulungsprozesse, um ihre Fähigkeiten, Ausrichtung und Sicherheit zu verbessern. Als Research Engineer in unserem Post-Training-Team werden Sie unsere Basis-Modelle durch den gesamten Nachschulungsprozess trainieren, um die Produktionsmodelle Claude bereitzustellen, mit denen die Nutzer interagieren.

Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen modernster Forschung und Produktionsengineering, implementieren, skalieren und verbessern Nachschulungstechniken wie Constitutional AI, RLHF und andere Ausrichtungs-Methoden. Ihre Arbeit wird sich direkt auf die Qualität, Sicherheit und Fähigkeiten unserer Produktionsmodelle auswirken.

Verantwortlichkeiten

  • Implementierung und Optimierung von Nachschulungstechniken im großen Maßstab auf modernen Modellen
  • Forschung zur Entwicklung und Optimierung von Nachschulungsrezepten, die die Qualität des Produktionsmodells direkt verbessern
  • Entwurf, Aufbau und Betrieb robuster, effizienter Pipelines für das Feintuning und die Bewertung von Modellen
  • Entwicklung von Werkzeugen zur Messung und Verbesserung der Modellleistung über verschiedene Dimensionen hinweg
  • Zusammenarbeit mit Forschungsteams, um aufkommende Techniken in produktionsbereite Implementierungen zu übersetzen
  • Fehlerbehebung bei komplexen Problemen in Trainingspipelines und Modellverhalten
  • Hilfe bei der Etablierung von Best Practices für zuverlässige, reproduzierbare Nachschulungen von Modellen

Sie könnten gut passen, wenn Sie

  • in kontrolliertem Chaos gedeihen und eher energetisiert als überwältigt sind, wenn Sie mehrere dringende Prioritäten jonglieren
  • schnell auf sich ändernde Prioritäten reagieren
  • bei der Fehlersuche komplexer, zeitkritischer Probleme Klarheit bewahren
  • starke Software-Engineering-Fähigkeiten mit Erfahrung im Aufbau komplexer ML-Systeme haben
  • mit großflächigen verteilten Systemen und Hochleistungsrechnern vertraut sind
  • Erfahrung im Training, Feintuning oder der Bewertung großer Sprachmodelle haben
  • Forschungserkundung mit ingenieurtechnischer Strenge und betrieblicher Zuverlässigkeit in Einklang bringen können
  • geschickt beim Analysieren und Debuggen von Modelltrainingsprozessen sind
  • gerne über Forschungs- und Ingenieurdiziplinen hinweg zusammenarbeiten
  • mit Unklarheiten umgehen und Fortschritte in schnelllebigen Forschungsumgebungen erzielen können

Starke Kandidaten haben möglicherweise auch

  • Erfahrung mit LLMs
  • ein starkes Interesse an KI-Sicherheit und verantwortungsvoller Bereitstellung

Wir begrüßen Bewerber auf verschiedenen Erfahrungsstufen, bevorzugen jedoch erfahrene Ingenieure mit praktischer Erfahrung mit modernen KI-Systemen. Kenntnisse in Python, tiefen Lernframeworks und verteilter Datenverarbeitung sind für diese Rolle erforderlich.

Logistik

  • 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 erfordern jedoch möglicherweise mehr Zeit in unseren Büros.
  • Visumsponsoring: Wir sponsern Visa, können jedoch nicht für jede Rolle und jeden Kandidaten erfolgreich Visa sponsern. Wenn wir Ihnen ein Angebot machen, werden wir alle angemessenen Anstrengungen unternehmen, um Ihnen ein Visum zu besorgen, und wir behalten uns einen Einwanderungsanwalt vor, um dabei zu helfen.

Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht glauben, dass Sie jede einzelne Qualifikation erfüllen. Nicht alle starken Kandidaten erfüllen jede einzelne aufgeführte Qualifikation. Forschung zeigt, dass Menschen, die sich als unterrepräsentierte Gruppen identifizieren, eher dazu neigen, ein Imposter-Syndrom zu erleben und an der Stärke ihrer Kandidatur zu zweifeln. Daher fordern wir Sie auf, sich nicht vorzeitig auszuschließen und eine Bewerbung einzureichen, wenn Sie an dieser Arbeit interessiert sind.

Ihre Sicherheit ist uns wichtig. Um sich vor potenziellen Betrügereien zu schützen, denken Sie daran, dass Anthropic-Rekruten Sie nur von E-Mail-Adressen kontaktieren. In einigen Fällen können wir mit geprüften Personalvermittlungsagenturen zusammenarbeiten, die sich als im Auftrag von Anthropic tätig identifizieren. Seien Sie vorsichtig bei E-Mails von anderen Domains. Legitime Anthropic-Rekruten werden niemals vor Ihrem ersten Tag nach Geld, Gebühren oder Bankinformationen fragen.

Wie wir anders sind

Wir glauben, dass die wirkungsvollste KI-Forschung große Wissenschaft sein wird. Bei Anthropic arbeiten wir als ein einziges kohärentes Team an nur wenigen großangelegten Forschungsanstrengungen. Und wir schätzen den Einfluss — die Verwirklichung unserer langfristigen Ziele einer steuerbaren, vertrauenswürdigen KI — mehr als die Arbeit an kleineren und spezifischeren Rätseln. Wir betrachten KI-Forschung als empirische Wissenschaft, die ebenso viel mit Physik und Biologie gemeinsam hat wie mit traditionellen Bemühungen in der Informatik. Wir sind eine äußerst kollaborative Gruppe und veranstalten häufig Forschungsdiskussionen, um sicherzustellen, dass wir die wirkungsvollste Arbeit zu jedem Zeitpunkt verfolgen. Daher schätzen wir Kommunikationsfähigkeiten sehr.

Der einfachste Weg, unsere Forschungsrichtungen zu verstehen, besteht darin, unsere aktuellen Forschungen zu lesen. Diese Forschung setzt viele der Richtungen fort, an denen unser Team vor Anthropic gearbeitet hat, einschließlich: GPT-3, Circuit-Based Interpretability, Multimodal Neurons, Scaling Laws, AI & Compute, Concrete Problems in AI Safety und Learning from Human Preferences.

Kommt arbeiten Sie mit uns

Anthropic ist eine gemeinnützige Gesellschaft mit Sitz in San Francisco. Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung und Leistungen, optionale Aktien-Spendenabgleich, großzügigen Urlaub und Elternzeit, flexible Arbeitszeiten und einen schönen Büroraum, in dem Sie mit Kollegen zusammenarbeiten können.

Research Engineer, Production Model Post-Training Arbeitgeber: Anthropic

Anthropic ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum fördert das Unternehmen eine Kultur, die Kreativität und technische Exzellenz schätzt. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, großzügigen Urlaubsregelungen und der Chance, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten, während sie gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft ausüben.

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Kontaktdaten:

Anthropic Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Research Engineer, Production Model Post-Training erhalten könntest

✨Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

✨Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

✨Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Anthropic zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Engineer, Production Model Post-Training mit Bravour zu bestehen

Python
Machine Learning
Post-Training Techniken
Modellfeinabstimmung
Evaluierung von Modellen
Verteilte Systeme
Hochleistungsrechnen

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Research Engineer, Production Model Post-Training bei Anthropic gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Anthropic vorbereitet

✨Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

✨Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

✨Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Anthropic entscheidend sein!