Research Engineer, Applied AI

Stack tecnologico

Cosa farai

• Valutare sistemi RAG in produzione senza dati etichettati
• Creare benchmark da zero
• Costruire sistemi di retrieval agentico che giudicano quando essere veloce e quando approfondire
• Fine-tuning di embedding o rerank models
• Design e esecuzione di esperimenti

Requisiti

• Laurea magistrale o dottorato in Computer Science, Machine Learning, Matematica, Statistica o campo correlato
• Approfondita comprensione di machine learning, deep learning, LLM e NLP
• Esperienza pratica nel training, fine-tuning e deployment di LLM
• Esperienza con vector database e data stores per search e retrieval
• Esperienza nel building di evaluation systems per LLM o search
• Familiarità con tecniche di information retrieval

Descrizione

Migliora i modelli AI di Kapa per rispondere a domande tecniche sempre più complesse, dalla valutazione di sistemi RAG al fine-tuning di embedding e LLM.

I dettagli completi e la candidatura sono sul sito originale.