Puesto técnico orientado a investigación y desarrollo de arquitecturas para modelos LLM y multimodales, con foco en pre-entrenamiento y rendimiento en sistemas distribuidos.
Diseñar arquitecturas innovadoras para modelos LLM y multimodales.
Implementar y escalar pre-entrenamiento en entornos distribuidos con miles de GPU.
Analizar resultados, optimizar metodologías de entrenamiento y mejorar la eficiencia de token.
Requisitos clave
Título en informática o campo relacionado; doctorado deseable.
Experiencia demostrada en pre-entrenamiento de grandes modelos y/o multimodal en infraestructuras distribuidas con GPUs.
Conocimiento profundo de transformers, PyTorch y Hugging Face; experiencia en diseño de datos y alineación multimodal.
Doctorado
IdiomasInglés
Años de experienciaOtro / No especificado
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