anthropic
Machine Learning Systems Engineer, Research Tools
개발AI·머신러닝연구·R&D
AI 요약
앤스로픽(Anthropic)에서 모델의 학습 효율과 성능을 결정짓는 토큰화 및 인코딩 시스템을 개발할 머신러닝 시스템 엔지니어를 채용합니다. 사전 학습과 미세 조정 팀 사이의 가교 역할을 하며, 대규모 언어 모델(LLM) 인프라의 핵심 요소를 구축하고 최적화하는 업무를 담당합니다.
주요 업무
토큰화 시스템 설계 및 유지보수, 인코딩 기법 최적화, 연구용 실험 인프라 구축, 모니터링 및 디버깅 시스템 구현, 다국어/다양한 데이터 타입 검증 프레임워크 구축, 데이터 처리 파이프라인 병목 현상 해결.
자격 요건
학사 학위 이상 또는 그에 준하는 경험, 상당한 소프트웨어 엔지니어링 및 ML 전문성, Python 숙련도, ML 시스템/데이터 파이프라인/인프라 경험, (우대) BPE/WordPiece 등 토큰화 알고리즘 경험, 성능 최적화 및 분산 시스템 경험, LLM 및 Transformer 아키텍처 이해, 다국어 토큰화 해결 경험.
기술 스택
PythonMachine Learning SystemsData PipelinesBPEWordPieceDistributed SystemsParallel ComputingLLMTransformer