Machine learning engineer ai architecture research

Responsabilità

• Ricercare e sviluppare nuove architetture di reti neurali, incluse alternative o estensioni a Transformer, RNN, modelli a spazio di stato e sistemi a lungo contesto.
• Progettare ed eseguire esperimenti a livello di architettura focalizzati su leggi di scaling, memoria, meccanismi di addestramento e trade‑off di performance.
• Prototipare modelli end‑to‑end, tradurre concetti di ricerca in implementazioni pronte per il training.
• Analizzare comportamento dei modelli, modalità di fallimento, bias induttivi e punti di forza architetturali.
• Collaborare con team di inference e sistemi per garantire efficienza, scalabilità e idoneità al deployment.
• Leggere, riprodurre, valutare ed estendere paper di ricerca all’avanguardia.
• Contribuire a note interne, benchmark, esperimenti e iniziative open‑source quando opportuno.

Requisiti

• Solida formazione in machine learning e deep learning con esperienza pratica nello sviluppo di modelli.
• Esperienza concreta nella implementazione di architetture neurali da zero.
• Conoscenza approfondita di meccanismi di attenzione, RNN, modelli a spazio di stato, architetture ibride o simili.
• Competenze su dinamiche di training, ottimizzazione, scaling e valutazione a livello di architettura.
• Comprensione di vincoli di memoria, latenza e efficienza computazionale.
• Padronanza di PyTorch o JAX e capacità di scrivere codice di ricerca orientato al ML.
• Capacità di valutare idee architetturali sia teoricamente che empiricamente.
• Eccellenti capacità comunicative per spiegare concetti tecnici e trade‑off.
• Preferibile esperienza con architetture non‑Transformer, startup di ricerca, progetti open‑source, training su larga scala o pubblicazioni scientifiche.

Benefici

• Compenso competitivo e equity significativa.
• Possibilità di influenzare direttamente l’architettura core dell’AI.
• Ambiente di lavoro distribuito a livello globale con team piccolo e ad alta capacità.
• Opportunità di portare concetti di ricerca dalla sperimentazione alla produzione.
• Posizione a tempo pieno.