Machine Learning Research Engineer

Diseñar y construir una suite de evaluación para un agente de investigación autónomo, y crear el pipeline para convertir datos en un corpus de entrenamiento.

• Diseñar y construir la suite de evaluación que defina qué significa 'mejor' para un agente de investigación autónomo.
• Construir el pipeline que convierta datos de ejecuciones en un corpus de entrenamiento y post-entrenar modelos de peso abierto para mejorar generación, rankings y ejecución de ideas científicas.
• Ejecutar ciclos de entrenamiento repetidos sobre datos que evolucionan y definir la hoja de ruta de la siguiente generación junto al científico fundador.

• Experiencia con modelos de lenguaje de peso abierto (SFT) y métodos de ajuste de preferencias (Preference Tuning) y adapters.
• Capacidad para diseñar y defender métricas de evaluación y construir harness de evaluación de tareas específicas.
• Dominio de Python, PyTorch, Transformers, TRL, PEFT, VLLM y experiencia con herramientas de orquestación de flujos (Nextflow).