介绍
IBM 自动化和人工智能团队正在寻找一名专注于机器学习和大型语言模型（LLM）的人工智能/机器学习工程师实习生，加入我们位于 IBM 硅谷实验室的人工智能/机器学习卓越中心团队。在这个角色中，您将与跨职能产品团队合作，在 IBM 的自动化产品组合中实施尖端的人工智能/机器学习功能。您将领导 LLM 训练和评估的数据收集工作，将 LLM 技术整合到现有和新产品中，并为产品团队建立人工智能/机器学习功能实施的最佳实践。
您的角色和职责
LLM 评估和训练的数据收集和管理
- 设计和实施稳健的数据收集管道，以利用 IBM AI 模型和数据目录的多样化 LLM 训练数据集。
- 开发数据质量评估框架，以确保训练数据符合 IBM 的高标准。
- 为专门的领域特定数据集创建注释指南和工作流程。
- 实施数据治理协议，确保遵循 IBM 数据和模型治理流程和工具，符合隐私法规和伦理 AI 原则。
- 建立评估数据集和基准，利用 FM-Eval 和 Unitxt 测量 LLM 在各种用例中的性能。
LLM 集成和实施
- 构建解决方案，将 LLM 与 IBM 的现有和新兴产品及生态系统集成。
- 开发 API 和接口，实现 LLM 与其他软件组件之间的无缝交互。
- 优化 LLM 在各种计算环境（云、边缘、本地）的部署。
- 实施模型压缩、量化和优化技术，以提高推理效率并最小化资源需求。
- 设计和实施提示工程框架，以确保产品中 LLM 行为的一致性。
AI/ML 最佳实践和创新
- 建立 AI/ML 功能实施的技术标准和最佳实践。
- 为常见的 LLM 用例创建可重用的组件和设计模式。
- 开发监控系统，以跟踪模型性能、漂移和潜在偏见。
- 研究和实施负责任的 AI 技术，包括可解释性和公平性。
- 与产品团队合作，识别 AI 驱动创新的机会。
优先教育
学士学位
所需的技术和专业技能
- 即将获得计算机科学、机器学习、人工智能或相关技术领域的学士或硕士学位或更高学位。
- 在机器学习工程或数据科学角色中经验不足一年。
- 展示 NLP 和大型语言模型（例如，变压器架构）的知识，包括模型评估和算法设计。
- 具备扎实的 Python 编程技能，并熟悉 ML 框架（PyTorch、TensorFlow 或 JAX）。
- 具有数据处理管道和处理大型数据集的经验。
- 了解 MLOps 实践和用于模型部署和监控的工具。
- 能够独立工作并在多元化团队中有效合作。
- 具备将复杂 AI 概念解释给不同受众的强大沟通能力。
- 具有解决问题的心态，能够在技术和业务约束中导航。
优先的技术和专业经验
- 即将获得计算机科学、机器学习、人工智能或相关技术领域的学士或硕士学位或更高学位。
- 在机器学习工程或数据科学角色中经验不足一年。
- 展示 NLP 和大型语言模型（例如，变压器架构）的知识，包括模型评估和算法设计。
- 具备扎实的 Python 编程技能，并熟悉 ML 框架（PyTorch、TensorFlow 或 JAX）。
- 具有数据处理管道和处理大型数据集的经验。
- 了解 MLOps 实践和用于模型部署和监控的工具。
- 能够独立工作并在多元化团队中有效合作。
- 具备将复杂 AI 概念解释给不同受众的强大沟通能力。
- 具有解决问题的心态，能够在技术和业务约束中导航。
