Collinear AI，一家位于湾区的资金充足、风投支持的隐秘初创公司，致力于推动人工智能的对齐和定制。我们正在寻找一位充满活力的机器学习工程师（LLM），加入我们创新团队，该团队由斯坦福大学、Hugging Face和Salesforce等著名机构的专家组成。
关于Collinear AI
在Collinear AI，我们致力于赋予企业利用人工智能的能力，通过定制开源LLM来真实地反映他们独特的价值观和产品。通过这种定制，我们旨在超越现有的限制，重新定义人工智能能力的边界。
您将会做什么：
• 理解：评估客户在实施人工智能聊天机器人时面临的挑战和需求，找出改进和优化的领域。
• 优化：利用您在大型语言模型（LLMs）和强化学习（RLHF）方面的专业知识，增强我们的SaaS产品，使其与客户的行业垂直和特定需求相匹配。
• 开发和部署：为客户设计和实施定制解决方案，确保在他们的服务器上无缝部署。
• 支持：与内部团队和客户合作，提供持续支持，确保提供高质量的产品和持续改进。
您是谁：
• 人工智能大师：在机器学习工程领域拥有超过3年的经验，您是该领域的领导者，从概念到执行塑造着人工智能革命。
• 创新企业家：在充满活力的初创环境中蓬勃发展，您擅长尖端工程实践，为高风险项目带来敏捷性和精确性。
• 代码艺术家：您的专业知识不仅限于编码；您为实际应用量身定制了优雅而强大的机器学习解决方案。熟练掌握PyTorch、Transformers、Scikit-learn、NumPy、Pandas。
• 合作领导者：亲和力和细致入微，您以领导力和专业知识提升团队，营造协作和高效的环境。
• 部署向导：您在部署大型语言模型方面的专业知识无与伦比，将深厚的知识与实际应用相结合。
• 持续学习者：渴望扩展您的知识，并在机器学习中应用新方法，从数据处理到低级优化。
• 研究背景（有利条件）：您的研究成果是开创性的，发表在ACL、EMNLP、NeurIPS、ICLR、ICML等顶级会议上，探索指令调优、强化学习和多模态应用等领域。
角色和责任
• 研究和分析：进行研究和分析，了解在不同应用中实施大型语言模型（LLMs）时客户的需求和挑战。
• 模型开发：开发和实施机器学习模型，包括LLMs，以满足客户需求和行业特定用例。
• 优化和微调：通过超参数调整、迁移学习和强化学习等技术，优化和微调机器学习模型，提高性能、准确性和效率。
• 部署和集成：将机器学习模型部署到生产环境中，确保与现有系统和基础设施的无缝集成。
• 测试和验证：对机器学习模型进行严格的测试和验证，确保在实际场景中的可靠性、可扩展性和健壮性。
• 性能监控：监控和分析部署模型的性能，找出优化和改进的机会。
• 协作和沟通：与数据科学家、软件工程师和领域专家等跨职能团队合作，收集需求，迭代解决方案，并有效地沟通进展和发现。
• 文档和报告：记录模型开发过程、方法和发现，并为内部利益相关者和客户准备全面的报告和演示文稿。
• 持续学习和创新：及时了解机器学习和自然语言处理（NLP）领域的最新进展，并探索创新方法和技术，以提高模型性能和能力。
所需的教育、技能和认证：
教育：计算机科学、工程、数学、统计学或相关领域的学士或硕士学位。机器学习或人工智能方面的高级学位或其他认证将获得优先考虑。
技能：
• 熟练掌握机器学习技术和算法，重点关注自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）。
• 有使用TensorFlow、PyTorch、Transformers、scikit-learn、NLTK和spaCy等机器学习框架和库的经验。
• 熟练掌握Python、Java或C++等编程语言。
• 了解深度学习架构，包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer模型。
• 熟悉数据预处理、特征工程和模型评估技术。
• 有使用版本控制系统（如Git）和软件开发最佳实践的经验。
• 出色的问题解决和分析能力，注重细节。
• 出色的沟通和协作能力，能够在跨职能团队中有效工作。
• 认证：机器学习、深度学习或自然语言处理方面的认证，来自Coursera、Udacity或edX等知名机构或平台，将会有益。
首选条件：
• 开源贡献：在与机器学习、自然语言处理或大型语言模型相关的开源项目中有贡献的候选人将获得优先考虑。
• GitHub作品集/推荐模型：在GitHub上展示强大的机器学习项目作品集或推荐模型的候选人将受到高度重视。
• 来自著名机构的认可：曾因对机器学习或人工智能的贡献而获得著名机构或组织的奖励或认可的候选人将受到青睐。
• 强大的在线存在：在线存在强大的候选人，例如维护良好的专业网站，在相关论坛或社区积极参与，或在LinkedIn或Twitter等平台上拥有大量关注者，将获得优先考虑。
• 有在人工智能/机器学习初创公司工作的经验，或者在顶级学院或大学学习/取得资格。
• 曾在人工智能/机器学习或相关行业的顶级公司工作。
求职信要求
除了提交您的简历和其他申请材料外，请包括一封求职信，回答以下问题：
• 在过去一年中，您训练了多少个LLM？您训练过的最大规模模型是多大？
• 您是否有RLHF的经验？
• 对于微调一个70B参数模型，您需要多少数据来进行SFT和RLHF？
福利待遇：
• 丰厚的报酬：具有竞争力的薪资和丰厚的早期股权，以表彰您的宝贵贡献。
• 适应性工作空间：主要位于Mountain View的实地工作，具有远程工作的灵活性，对于非当地候选人的例外情况很少。
• 健康至上：提供一流的医疗、牙科和视力保险，优先考虑您的健康。
• 开创性角色：与一家资金充足、潜力巨大的初创公司一起塑造人工智能的未来，为该行业留下您的印记。
加入AI精英：踏上成长和创新之旅，与AI领域的佼佼者并肩，重新定义未来。 
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