KI-Forschungsingenieur (Vorschulung – LLM & Multimodal) — Tether Operations

CHF 73'500 - 111'500
Tether Operations · Zürich, Zürich (ZH)
Categoria: Ingegneria Contratto: remote Salario: CHF 73'500 - 111'500
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Ort
Zürich
Vertrag
remote
Veröffentlicht
vor 13 Tagen
LohnCHF 73'500 - 111'500

Rollenüberblick

Treten Sie Tether bei und gestalten Sie die Zukunft des digitalen Finanzwesens.

Bei Tether entwickeln wir nicht nur Produkte, wir sind Vorreiter einer globalen Finanzrevolution.

Unsere hochmodernen Lösungen ermöglichen es Unternehmen – von Börsen und Wallets bis hin zu Zahlungsabwicklern und Geldautomaten –, rücklagegesicherte Token nahtlos über Blockchains hinweg zu integrieren.

Wichtige Anforderungen

  • Wenn Sie sich nicht sicher sind, können Sie ihre Identität bestätigen, indem Sie ihr Profil überprüfen oder uns über unsere Website kontaktieren.
  • Seien Sie vorsichtig bei ungewöhnlichen Kommunikationsmethoden.
  • Wir führen keine Interviews über WhatsApp, Telegram oder SMS durch.
  • Die gesamte Kommunikation erfolgt über offizielle E-Mails und Plattformen des Unternehmens.
  • Die gesamte Kommunikation von uns erfolgt über E-Mails, die auf @tether.to oder @tether.io enden.
  • Wir werden niemals nach Zahlungs- oder Finanzdaten fragen.
  • Wenn jemand zu irgendeinem Zeitpunkt während des Einstellungsprozesses nach persönlichen Finanzinformationen oder Zahlungen fragt, handelt es sich um Betrug.
  • Bitte melden Sie es umgehend.
  • Im Zweifelsfall können Sie sich gerne über unsere offizielle Website an uns wenden.

Kontakte

  • Überprüfen Sie Ihre E-Mail-Adressen noch einmal.

Weitere Details

  • Ihre Aufgabe besteht darin, neuartige Techniken und Algorithmen zu erforschen und zu implementieren, die zu bahnbrechenden Fortschritten führen: multimodale Datenkuration und -ausrichtung, Stärkung der Basislinien sowie Identifizierung und Lösung bestehender Engpässe vor dem Training, um die Grenzen der modalübergreifenden KI-Leistung zu erweitern. Verantwortlichkeiten

Notizen und Originalinhalt

  • Ihre Aufgabe besteht darin, neuartige Techniken und Algorithmen zu erforschen und zu implementieren, die zu bahnbrechenden Fortschritten führen: multimodale Datenkuration und -ausrichtung, Stärkung der Basislinien sowie Identifizierung und Lösung bestehender Engpässe vor dem Training, um die Grenzen der modalübergreifenden KI-Leistung zu erweitern.
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