Osoba do pracy w obszarze sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (Machine Learning)

Nasze wymagania:
wykształcenie wyższe techniczne (informatyka, sztuczna inteligencja, data science, matematyka lub kierunki pokrewne)
min. 2 lata doświadczenia w projektowaniu, trenowaniu i ewaluacji modeli uczenia maszynowego/głębokiego
biegłość w Pythonie oraz frameworkach głębokiego uczenia (PyTorch lub TensorFlow)
dobra znajomość architektury sieci neuronowych, w szczególności architektury transformatorowych
doświadczenie w przygotowaniu i kuracji danych treningowych (czyszczenie, normalizacja, augmentacja, budowa potoków przetwarzania danych) oraz praca z bibliotekami typu Pandas, NumPy
znajomość metod doboru hiperparametrów, prowadzenia eksperymentów oraz ewaluacji modeli (benchmarki, metryki jakościowe)
swoboda w pracy z systemami kontroli wersji (Git)
umiejętność dokumentowania pracy i klarownego prezentowania wyników
znajomość systemu Linux
znajomość języka angielskiego umożliwiająca swobodną komunikację oraz pracę z dokumentacją i literaturą naukową
odpowiedzialność, samodzielność i umiejętność rozwiązywania problemów

Mile widziane:
doświadczenie w trenowaniu i dostrajaniu (fine-tuning) dużych modeli językowych i wielomodalnych (LLM/LMM)
znajomość technik treningu rozproszonego na wielu GPU (np. DeepSpeed, Megatron-LM)
doświadczenie w prowadzeniu obliczeń z wykorzystaniem infrastruktur HPC oraz systemów kolejkowych (np. SLURM)
znajomość technik przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz uczenia multimodalnego
doświadczenie z praktykami MLOps (rejestry modeli, śledzenie eksperymentów, konteneryzacja)
doświadczenie w pracy z danymi z wielu źródeł, w tym danymi medycznymi lub innymi danymi dziedzinowymi
aktywność naukowa lub wkład w projekty open-source (publikacje, repozytoria, pull requesty)

O projekcie:
Akademickie Centrum Komputerowe Cyfronet Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie to nowoczesne centrum kompetencji informatycznych i ośrodek badawczo-rozwojowy o wypracowanej przez lata, solidnej marce. Będąc wiodącym centrum superkomputerowym w Polsce udostępniamy moc obliczeniową na potrzeby badań naukowych, jesteśmy też odpowiedzialni za utrzymanie i rozbudowę miejskiej akademickiej sieci komputerowej w Krakowie.
Aktualnie rozpoczynamy realizację projektu Gaia AIF (budowę fabryki sztucznej inteligencji), który należy do przedsięwzięć o znacznej złożoności. Projekt zakłada trenowanie wielomodalnych modeli dużej skali (LMM) na klastrach HPC, co wymaga specjalistycznych kompetencji w zakresie projektowania architektury sieci neuronowych, przygotowania danych treningowych oraz prowadzenia eksperymentów uczenia maszynowego w środowiskach wielkoskalowych. Poszukujemy osób, które będą zaangażowane w projektowanie, rozwój i wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, obejmujących tworzenie, trenowanie, optymalizację i ewaluację modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia oraz przetwarzanie danych.
Do naszego zespołu poszukujemy osoby na stanowisko główny specjalista informatyk konsultant sztucznej inteligencji (AI Research Engineer projektu europejskiego) w Laboratorium Metod Informatycznych w Medycynie.

Zakres obowiązków:
projektowanie architektury sieci neuronowych dostosowanych do zadań wielomodalnych oraz specyfiki klastrów HPC,
przygotowanie i kuracja danych treningowych, w tym czyszczenie, normalizacja, augmentacja oraz tworzenie potoków przetwarzania danych wielkoskalowych,
trenowanie i dostrajanie (fine-tuning) modeli dużej skali (LMM) z wykorzystaniem zasobów obliczeniowych klastrów HPC (m.in. Helios, zasoby EuroHPC JU),
prowadzenie eksperymentów badawczych, dobór hiperparametrów oraz analiza wyników w celu optymalizacji jakości i wydajności modeli,
ewaluacja modeli z użyciem dedykowanych benchmarków i metryk jakościowych, w tym opracowywanie własnych zestawów testowych,
współpraca z zespołem MLOps przy wdrażaniu modeli do środowiska produkcyjnego oraz integracji z infrastrukturą AI Factory,
śledzenie najnowszych osiągnięć w dziedzinie uczenia głębokiego i adaptacja stanu wiedzy (state-ofthe art) do potrzeb projektu,
wsparcie onboardingu nowych klientów korzystających z infrastruktury AI Factory, w tym pomoc w uruchamianiu zadań treningowych na klastrach HPC oraz dostosowaniu ich workflow do specyfiki środowiska,
konsultacje merytoryczne dla klientów AI Factory dotyczące tworzonych przez nich rozwiązań, w tym doboru architektury sieci, metod treningu, strategii przygotowania danych oraz ewaluacji modeli.

Oferujemy:
zatrudnienie na umowę o pracę w pełnym wymiarze etatu,
pracę w organizacji, która tworzy jeden z najbardziej innowacyjnych kierunków rozwoju komputerowego (realizując projekt Gaia AI factory)
możliwość ciągłego rozwoju, podnoszenia kwalifikacji, udziału w ciekawych wydarzeniach,
pracę w modelu hybrydowym (możliwość pracy zdalnej)