Сильная исследовательская стажировка в известной AI-компании с конкретными задачами по LLM, но она доступна только PhD-студентам, а указанную почасовую ставку нельзя надежно сопоставить с годовым рыночным ориентиром.
Кликните для подробной информации
Только для PhDСовременный стекПередовые задачиСильная компанияПочасовая оплата
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Для мэтча с этой вакансией нужен Plus
Подключить Plus
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
PhD GenAI Research Scientist Intern (AI): Developing and evaluating methods for adapting LLMs and AI systems to enterprise domains with an accent on domain adaptation, synthetic-data fine-tuning, retrieval augmentation, and efficient inference. Focus on designing new post-training methods, composing efficient recipes, and evaluating AI systems.
Location: San Francisco, California, United States
Salary: $54–$60 USD per hour for the SF Bay Area
Company
Databricks builds a unified data and AI platform, including tools for data engineering, analytics, machine learning, generative AI, and AI applications.
What you will do
Research methods for adapting LLMs and AI systems to enterprise domains.
Adapt, improve, and evaluate methods from published research.
Design new approaches to domain adaptation.
Combine multiple methods into efficient post-training recipes.
Evaluate LLMs and AI systems across enterprise-focused use cases.
Requirements
Research experience and proficiency in deep learning fundamentals.
Pursuing a PhD in computer science or a related field, including electrical engineering, neuroscience, physics, or mathematics.
Proficient software engineering skills, including PyTorch.
Culture & Benefits
Work with the Mosaic AI research organization on open problems in enterprise AI.
Benefits and perks are provided according to the employee's region.
Inclusive hiring practices and an environment designed to support diverse employees.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →