Projekt: Polega na projektowaniu i budowie interaktywnych środowisk uczenia (RL environments), w których duże modele językowe (LLMs) uczą się zaawansowanego rozumowania oraz koncepcji z zakresu nowoczesnego machine learningu i matematycznych podstaw ML. Środowiska te odwzorowują problemy badawcze i inżynierskie, a nie klasyczne zadania benchmarkowe. Kandydat będzie pracował na styku ML research, systemów uczących się oraz inżynierii oprogramowania, z realnym wpływem na to, czego i jak uczą się modele nowej generacji. Projekt realizowany jest we współpracy z zespołami badawczymi czołowych laboratoriów AI.

Stack technologiczny:  Python (research- i production-grade), PyTorch / JAX, Docker, Git, środowiska symulacyjne, narzędzia do eksperymentów ML, infrastruktura badawcza ML. (Dokładny stack zależny od projektowanego środowiska i obszaru badawczego).

Zespół: Międzynarodowy zespół ML Researchers i Research Engineers z doświadczeniem w pracy nad systemami danych i infrastrukturą treningową dla dużych modeli językowych.

Rola z wysoką autonomią badawczą i realnym wpływem na kierunek rozwoju produktu.

Model współpracy: 100% zdalnie. 

Wynagrodzenie: 35 000 - 45 000 zł net plus VAT

• Projektowanie i implementacja interaktywnych środowisk RL do uczenia LLMs rozumowania i zaawansowanych koncepcji ML.
• Przekładanie idei badawczych (papers, koncepcje matematyczne, nowe metody ML) na konkretne problemy uczenia ze wzmocnieniem.
• Projektowanie sygnałów nagrody, pętli feedbacku oraz mechanizmów oceny zachowania modeli.
• Analiza zachowania modeli i iteracyjne ulepszanie środowisk na podstawie wyników eksperymentów.
• Współpraca przy definiowaniu problemów badawczych.

• Bardzo dobrych podstaw teoretycznych w machine learningu (np. optymalizacja, probabilistyka, statystyka, algebra liniowa).
• Dośw. w nowoczesnym deep learningu (nie tylko klasyczne ML).
• Dośw. badawczego lub research-adjacent (publikacje, preprinty, publiczne repozytoria, projekty badawcze).
• Umiejętności czytania i rozumienia prac naukowych oraz przekładania ich na działające systemy.
• Bardzo dobrej znajomości Pythona (kod inżynierski, nie wyłącznie notebooki).
• Dośw. w pracy z konteneryzacją (Docker) i środowiskami eksperymentalnymi.
• Znajomości języka angielskiego - min. C1.

Oferujemy

• Współpracę bezpośrednio z klientem przy projekcie badawczo-technologicznym.
• Pracę 100% zdalną.
• Realny wpływ na kierunek rozwoju systemów uczących się nowej generacji.
• Dużą autonomię techniczną i badawczą.