软件正在吞噬世界，而人工智能正在吞噬软件。我们生活在前所未有的时代——人工智能有可能以指数级增强人类智能。每个人在生活中都会有一个私人导师、教练、助手、私人购物顾问、旅行指南和治疗师。随着世界适应这一新现实，领先的平台公司正在争相构建数十亿规模的大型语言模型（LLMs），而大型企业则在研究如何将其添加到他们的产品中。
在Scale，我们的企业团队与各种希望在其服务中率先整合生成式AI功能的客户合作。前线部署机器学习工程师（FDMLEs）直接与我们的客户合作，构建和拥有稳健的、生产级的服务，这些服务直接集成到他们的产品中。这一令人兴奋的角色位于客户交付和机器学习工程的交汇处，为您提供丰富的经验，并刺激您大脑的两侧。在这个角色中，您的日常任务可能包括与客户进行讨论，了解他们的生成式AI需求，并使用平台工具和软件包对大型语言模型（LLM）或检索增强生成（RAG）进行微调和迭代建模实验。您的实验应围绕推动持续改进的数据和指标进行。这包括设计以优化模型性能为重点的数据驱动实验，通过深入了解训练数据和模型输出来系统地推动关键指标。如果您对塑造数据中心AI运动的未来感到兴奋，我们很想听到您的声音！
您将：
• 拥有、计划和优化我们企业客户的生成式AI问题，从而成为客户寻求解决方案时的机器学习发言人
• 了解优化LLM性能的可用工具，以及如何在不同场景中最恰当地应用或组合它们
• 通过对数据和结果提出探究性问题来进行严格的分析，以找出模型的弱点
• 展示出编写、测试和调试Python代码的强大能力，能够解决诸如基本算法和数据结构操作等编程问题
• 具备收集业务需求并将其转化为技术解决方案的经验
• 定期与客户团队现场和虚拟会面，与负责其数据和机器学习需求的所有团队跨职能合作
• 具备强大的沟通能力，能够向非技术利益相关者解释技术概念
• 在多个开发环境中推送生产代码，直接在我们客户和Scale的代码库中编写和调试代码
• 深入了解客户的AI战略、目标和需求
• 与各级和各角色的技术利益相关者建立深厚的关系，无论是内部还是外部
• 能够并愿意同时处理多项任务并快速学习新技术
理想情况下，您应具备：
• 强大的工程背景：计算机科学、数学或其他定量领域的学士学位或同等的强大工程背景
• 毕业后在客户面对面环境中有3年以上的工程经验
• 至少2年的模型训练经验，特别是在将业务问题转化为数据/模型问题方面
• 深入了解在机器学习模型迭代时的数据驱动方法，以及数据集的变化如何影响模型结果
• 在云环境中使用云技术栈（例如AWS或GCP）开发机器学习模型的经验
• 在快节奏的环境中运作并应对不确定性的经验
• 熟练使用Python编写、测试和调试代码，使用常见库（如numpy、pandas）并创建函数，将问题分解为以稳健性、可读性和可维护性为重点的模块化组件
加分项：
• 具备软件工程最佳实践的深厚知识
• 具备AI平台和技术的经验，包括生成模型和LLMs
• 已构建利用生成式AI的应用程序用于实际生产用例
• 熟悉最先进的LLMs及其优缺点
请注意：
我们的政策要求在重新考虑同一职位的候选人之前有90天的等待期。这使我们能够确保对所有申请者进行公平和彻底的评估。
关于我们：
在Scale，我们的使命是为世界上最重要的决策开发可靠的AI系统。我们的产品提供高质量的数据和全栈技术，为世界领先的模型提供动力，并帮助企业和政府构建、部署和监督能够带来实际影响的AI应用程序。我们与行业领导者如Meta、Cisco、DLA Piper、Mayo Clinic、Time Inc.、卡塔尔政府以及包括陆军和空军在内的美国政府机构密切合作。我们正在扩大团队以加速AI应用程序的开发。
我们相信每个人都应该能够在工作中展现真实的自我，这就是为什么我们自豪地成为一个包容和平等机会的工作场所。我们致力于提供平等的就业机会，无论种族、肤色、血统、宗教、性别、国籍、性取向、年龄、公民身份、婚姻状况、残疾状况、性别认同或退伍军人身份。
我们致力于与身体和精神残疾的申请人合作并提供合理的便利。如果您在申请或招聘过程中因残疾需要帮助和/或合理的便利，请通过accommodations@scale.com与我们联系。有关更多信息，请参阅美国劳工部的《了解您的权利》海报。
请注意：我们出于专业业务目的收集、保留和使用个人数据，包括通知您可能感兴趣的工作机会并与我们的关联公司共享。我们将收集的个人数据限制在我们认为适当和必要的范围内，以管理申请人的需求、提供我们的服务并遵守适用法律。我们在与您的申请相关的过程中收集的任何信息将根据我们旨在保护个人数据的内部政策和计划进行处理。有关更多信息，请参阅我们的隐私政策。
