AI Forschung Engineers - Apertus Initiative — EPFL
Rollenüberblick
Einleitung Die Apertus-Initiative, eine gemeinsame Anstrengung zwischen EPFL und ETH Zürich, sucht talentierte Ingenieure, sich unserem Team beizutreten, das die nächste Generation von offenen Fundamentmodellen entwickelt.
Gemeinsam mit dem mächtigsten öffentlichen AI Supercomputer (Alpen) der Welt wollen wir offene und transparente LLMs und multimodale AI-Modelle schaffen, die der Schweizer Gesellschaft zugute kommen und gleichzeitig die technologische Souveränität erhalten.
Hauptaufgaben und Zuständigkeiten Wir suchen KI Research Software Engineers mit Know-how in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: • Verteiltes KI-Training und Optimierung • Datenkur (Text und multimodal) • Modellbewertung und Benchmarking • Inferenzsysteme und Bereitstellung • Begründung • Multimodale AI-Modelle Profil • MSc in Informatik, Data Science, AI oder verwandten Bereich (außergewöhnliche BSc-Kandidaten werden ebenfalls berücksichtigt) • Erfahrung in KI- und neuronalen Netzwerkarchitekturen • Starke Programmierkenntnisse in Python und Kenntnisse in PyTorch oder ähnlichen ML-Frames • Erfahrung mit Softwareentwicklungspraktiken, einschließlich Versionskontrollsystemen, Debugging, Testen und Bereitstellung.
Beschreibung
Einleitung Die Apertus-Initiative, eine gemeinsame Anstrengung zwischen EPFL und ETH Zürich, sucht talentierte Ingenieure, sich unserem Team beizutreten, das die nächste Generation von offenen Fundamentmodellen entwickelt.
Gemeinsam mit dem mächtigsten öffentlichen AI Supercomputer (Alpen) der Welt wollen wir offene und transparente LLMs und multimodale AI-Modelle schaffen, die der Schweizer Gesellschaft zugute kommen und gleichzeitig die technologische Souveränität erhalten.
Hauptaufgaben und Zuständigkeiten Wir suchen KI Research Software Engineers mit Know-how in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: • Verteiltes KI-Training und Optimierung • Datenkur (Text und multimodal) • Modellbewertung und Benchmarking • Inferenzsysteme und Bereitstellung • Begründung • Multimodale AI-Modelle Profil • MSc in Informatik, Data Science, AI oder verwandten Bereich (außergewöhnliche BSc-Kandidaten werden ebenfalls berücksichtigt) • Erfahrung in KI- und neuronalen Netzwerkarchitekturen • Starke Programmierkenntnisse in Python und Kenntnisse in PyTorch oder ähnlichen ML-Frames • Erfahrung mit Softwareentwicklungspraktiken, einschließlich Versionskontrollsystemen, Debugging, Testen und Bereitstellung.
