People.ai是一家AI驱动的基础数据平台，通过为团队提供专为其需求量身定制的解决方案，帮助客户实现市场成功和增长。提供增强的销售渠道可见性、更具操作性的洞察力以及所有销售活动的单一真实数据来源。People.ai独特的数据集包括数万亿个销售活动、数百万个交易、1.6亿个商业联系人以及69项与基于人工智能的业务洞察力相关的专利，使该公司与众不同。像Verizon、IBM Red Hat、Snowflake、Zoom和Palo Alto Networks等公司都依赖于他们成熟、经过专利保护的AI技术。
在People.ai，我们相信人们以无数种方式丰富着他们周围的世界。我们相信，他们在专业生活中将他们的创造力、足智多谋和批判性思维应用于最重要的活动，他们将成为更有效的专业人士。我们的团队是一群多样化、直言不讳的创造者和批判性思考者，专注于推动变革和增长。我们接纳不同。我们赞赏非传统的职业道路。我们受到那些将流程变成自己的人的启发。
作为生成式AI团队的工程师，您将应用现代自然语言AI技术来处理业务数据，开发可扩展的LLM基础设施、算法和LLM模型，以总结、丰富和模拟商业沟通。
职责
• 使用开源模型（如LLama-2、Mistral、Mixtral）设计和实现高可用的大型语言模型基础设施。
• 设计和实现一个以LLM为重点的数据处理流水线，以每月数千万封电子邮件的速度转换和分析商业沟通。
• 实现面向商业沟通和记录系统的可扩展且具有成本效益的RAG架构的组成部分。
• 使用模型量化、批量推断、模型选择等方法，优化大规模语言模型推断的性能、吞吐量和成本。
• 开发精细调整的大型语言模型，包括数据收集、奖励模型设计、使用SFT、DPO、PPO、SPIN进行微调和评估。
要求
• 有5年以上经验的工程师，热衷于编写代码。
• 有构建和维护分布式数据处理系统的经验。
• 理解算法，并且不害怕偶尔进行数学计算。
• 通过研究示例、发展和确认假设、对意外结果或过于方便的结果保持警惕，努力理解数据。
• 在主要的云计算环境（AWS、Azure、GCP）中有工作经验。
• 对大型语言模型或生成式AI有兴趣或有经验者优先考虑。
• 应该熟悉Python，了解PySpark更佳。
总部位于加利福尼亚州旧金山，People.ai得到了Y Combinator和硅谷顶级投资者的支持，包括ICONIQ Capital、Andreessen Horowitz、Lightspeed Venture Partners、Akkadian Ventures和Mubadala Capital。People.ai在Gartner《收入智能平台市场指南》、Inc. 5000最快增长公司榜单、Deloitte Technology Fast 500榜单、Y Combinator顶级公司榜单和Forbes 2022年人工智能50强榜单中获得认可。
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合理的预期收入范围（OTE）为19万美元至23.5万美元。此外，常规员工可能有资格获得佣金或奖金计划（目标包含在OTE中）、股权和福利。该范围可能会有所变动。People.ai在确定个人薪资时考虑了广泛的因素。这些因素可能包括技能、培训和经验、执照和认证以及所在地区和都会区。 
多伦多