Apertus Ingenieur: Evaluations — ETH Zürich

NeuCHF 73'500 - 111'500

ETH Zürich · Zurich (ZH)

Categoria: Ingegneria Contratto: fixed-term Salario: CHF 73'500 - 111'500

LohnCHF 73'500 - 111'500

Apertus Engineer: Bewertungen

100%, Zürich, befristet Druck Druckerzeugnisse

Wir suchen einen erfahrenen Ingenieur, der sich den Apertus-Bewertungsbemühungen anschließt.

100%, Zürich, befristet
Diese Rolle erfordert starkes Python-Engineering, praktische Erfahrung in der LLM-Bewertung und die Fähigkeit, in einer forschungsorientierten Umgebung zusammenarbeiten zu können. Projekthintergrund
Die Rolle erfordert jemanden, der sich wohl fühlt, in einer HPC-Umgebung zu arbeiten und mit Forschern und Infrastrukturingenieuren zusammenzuarbeiten. Stellenbeschreibung
Der Ingenieur wird die Evaluierungscodebasis und Pipelines besitzen, die Schulungsentscheidungen und Freigaben informieren. Evaluierungsinfrastruktur
Debug-Bewertungsfehler, Regressionen und Inkonsistenzen über Backends hinweg Benchmark-Abdeckung
Integrieren Sie neue Benchmarks, während sich das Feld weiterentwickelt, arbeiten Sie mit unseren akademischen Mitarbeitern zusammen, um die von ihnen erstellten Benchmarks zu integrieren, und validieren Sie, dass Metriken und Implementierungen vertrauenswürdig sind Vergleichende und externe Bewertung
Arbeiten Sie eng mit den Ingenieuren zusammen, die sich auf Sicherheit, Bereitstellung und Community-Anforderungen konzentrieren, und integrieren Sie die von ihnen erstellten Bewertungen in die gemeinsame Pipeline
MSc oder PhD in Informatik, Data Science, Künstliche Intelligenz, Machine Learning oder einem verwandten Bereich.

Druckerzeugnisse
Diese Rolle erfordert starkes Python-Engineering, praktische Erfahrung in der LLM-Bewertung und die Fähigkeit, in einer forschungsorientierten Umgebung zusammenarbeiten zu können.
Projekthintergrund
Die Rolle erfordert jemanden, der sich wohl fühlt, in einer HPC-Umgebung zu arbeiten und mit Forschern und Infrastrukturingenieuren zusammenzuarbeiten.
Stellenbeschreibung
Der Ingenieur wird die Evaluierungscodebasis und Pipelines besitzen, die Schulungsentscheidungen und Freigaben informieren.
Evaluierungsinfrastruktur
Debug-Bewertungsfehler, Regressionen und Inkonsistenzen über Backends hinweg
Benchmark-Abdeckung
Integrieren Sie neue Benchmarks, während sich das Feld weiterentwickelt, arbeiten Sie mit unseren akademischen Mitarbeitern zusammen, um die von ihnen erstellten Benchmarks zu integrieren, und validieren Sie, dass Metriken und Implementierungen vertrauenswürdig sind

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