地点：蒙特利尔
职位编号：J 职位类型：全职 职位类别：信息技术 薪资：面议
高级机器学习工程师 – LLM/RL - 化学与药物发现
这是一家在药物发现领域领先的人工智能公司，已推出多款软件产品，包括目标识别平台和自动化药物发现平台。我们正在寻找一位机器学习工程师加入团队。您将与产品团队以及该领域的顶级AI科学家合作。公司专注于AI辅助系统，能够识别未治疗疾病的新药物靶点，协助开发新疗法，并最终预测这些疗法在临床试验中的表现。
根据NVIDIA的评估，该公司在社会影响潜力方面排名前五，并被CB Insights评为全球前100名AI公司之一。他们希望在阿布扎比或上海的办公室增加一名团队成员。公司提供全面的搬迁支持。
关于职位的更多信息：
公司正在寻找一位高级机器学习工程师（LLM/RL），以构建和扩展用于分子任务的GenAI模型。您将致力于一个全面的小分子药物发现平台。
招聘经理强调，此人应具有丰富的强化学习经验，并擅长在多GPU环境中训练模型。熟悉RL库者优先。
扩散模型的经验也是相关的，但优先级较低。
工作地点
• [办公室地址 - 阿布扎比]
• [办公室地址 - 上海]
• 向ML团队负责人汇报
• 搬迁的详细信息如下所述。
职责
• 设计和扩展LLM的强化学习微调工作流程，包括RLVR/RLHF方法。
• 构建和优化跨多GPU和多节点环境的高吞吐量变压器训练管道。
• 将模型适应于特定领域的药物发现和分子设计任务，如分子生成和属性预测。
• 领导实验设计，监控核心指标，并通过演示和/或出版物传达见解和发现。
教育背景
计算机科学、机器学习、计算化学或相关定量学科的硕士、博士或同等相关经验。
所需技能和经验
• 机器学习工程：
至少五年机器学习工程经验
• 变压器：
精通使用PyTorch训练和部署大型变压器模型
• 强化学习算法：
具有PPO/DPO/RLOO/GRPO及其他相关策略梯度和基于偏好的优化方法的实际经验
• 可扩展的训练管道：
精通数据、模型、上下文和管道并行化
• 奖励整合：
开发多样化的奖励函数和模型的经验
• 工具和协作：
优秀的Python技能，熟悉Hugging Face Transformers、TRL/RLlib/Verl、Deep Speed、vLLM、Docker、Sagemaker和CI/CD工作流程
理想技能
• 高级职位：至少两年高级职位经验
• 药物发现与分子设计：
具有化学、化学信息学、结构生物学背景或分子生成模型经验
• 生成模型：
了解扩散、基于流和其他生成模型
• 研究领导力：
拥有机器学习出版物的记录
阿布扎比的搬迁详情
• 阿联酋0%所得税
• 每年可在全球任何地方远程工作1个月
• 公司提供6个月的住房，随后2年的住房津贴（覆盖大部分费用）
• 适合家庭（配偶+2个孩子）的住房
• 学校支持：1个孩子100%，另一个75%（为期2年）
• 覆盖搬迁和旅行的机票费用
• 搬迁费用的谈判包
• 税后年薪约10万美元；对于经验丰富的候选人，薪资灵活
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