Membro dello Staff Tecnico – Ingegnere di Ricerca AI (Modelli di Base per Immagini/Video)

CIRCA GENPEACH AI GenPeach AI è un laboratorio di ricerca orientato ai prodotti che costruisce modelli di base multimodali verticali per la generazione di esseri umani iperrealistici in immagini e video – progettati per esperienze AI centrate sull'uomo e emotivamente risonanti. Il nostro obiettivo è creare strumenti che amplifichino la creatività umana piuttosto che sostituirla. Addestriamo modelli da zero: set di dati proprietari su scala massiccia, architetture e ricette di addestramento innovative, grandi cluster GPU e stretta integrazione con i prodotti in modo che la ricerca venga consegnata agli utenti rapidamente. Siamo un team profondamente tecnico di circa 10 persone. Siamo consigliati da Direttori di Google DeepMind e supportati da fondi e angeli leader nel settore AI di OpenAI, Meta AI, Microsoft AI, Project Prometheus e Fal. Collettivamente, il nostro team, i consulenti e gli angeli hanno contribuito a modelli tra cui Meta's Imagine/MovieGen e il lavoro sui modelli di base dietro OpenAI's Sora, oltre a Google's Veo e Gemini. CIRCA IL TEAM Ti unirai al team di ricerca che lavora su generazione di immagini/video e comprensione multimodale. Lavorerai a stretto contatto con altri Ingegneri di Ricerca e Scienziati, nonché con i Fondatori e aiuterai a trasformare la ricerca in esecuzioni di addestramento scalabili, valutazioni solide e sistemi pronti per la produzione. CIRCA IL RUOLO Stiamo assumendo un Ingegnere di Ricerca AI per aiutare a costruire e scalare i modelli di base di GenPeach dall'inizio alla fine – dall'implementazione di nuove idee di modello e ricette di addestramento, al possesso delle parti dello stack di addestramento che determinano la qualità e la velocità, al push dei modelli attraverso le limitazioni della produzione. Questo è un ruolo hands-on, ad alto livello di proprietà. Scriverai codice di ricerca di livello produttivo. IN QUESTO RUOLO, FARAI - Implementerai e itererai su idee di modelli generativi di immagini/video (architettura, perdite, condizionamento, campionamento, pre-addestramento, distillazione, post-addestramento) - Sarai proprietario delle prestazioni di addestramento dall'inizio alla fine (addestramento distribuito, throughput, memoria, stabilità, debug dei modi di fallimento della scalabilità) - Costruirai il ciclo di sperimentazione (valutazioni, ablazioni, strumenti di riproducibilità, reporting, igiene decisionale) - Costruirai e migliorerai i VLM per la didascalia di immagini/video (ricette di dati, strategie di addestramento, varianti di modello, valutazione) - Eseguirai ricerche ad alta iterazione: leggerai articoli quando utile, implementerai idee, convaliderai empiricamente - Creerai pipeline di didascalia che migliorano l'addestramento alla generazione e la qualità del prodotto - Partner con inference/prodotto per spedire sotto vincoli reali (latenza, costo, affidabilità, sicurezza di rollout) Costruirai demo e prototipi per mostrare le capacità e accelerare l'iterazione POTRESTI ECCELLERE IN QUESTO RUOLO SE - Ami l'artigianato della sperimentazione: iterazione rapida, ablazioni chiare, valutazioni solide e conclusioni oneste - Godi del debug dei run di addestramento del mondo reale disordinato (non solo demo puliti) - Puoi muoverti tra ricerca e ingegneria: scrivere codice pulito, spedire utility e migliorare la velocità del team - Prendi possesso al di là della tua descrizione del lavoro quando necessario (realtà di avvio) - Comunichi chiaramente e collabora bene in un team senior di piccole dimensioni QUALIFICHE MINIME - Forti abilità Python e PyTorch (4+ anni di esperienza) - Esperienza nell'implementazione e nell'addestramento di modelli di apprendimento profondo (modelli generativi, VLM, LLM, visione/video o adiacenti) - Solida comprensione della dinamica di addestramento, ottimizzazione e debug pratico - Capacità di guidare progetti dall'inizio alla fine con una supervisione minima QUALIFICHE PREFERITE - Esperienza pratica con la generazione di immagini o video basata su diffusione/flux o la modellazione generativa su larga scala in domini adiacenti - Esperienza con l'addestramento distribuito su scala (multi-nodo) e ottimizzazione delle prestazioni (throughput/memoria) - Esperienza nella costruzione di framework di valutazione (metriche offline + valutazione umana + tracciamento della regressione) - Forte intuizione per la qualità dei dati e il trade-off del set di dati/etichettatura per l'addestramento e la didascalia - Le pubblicazioni sono un plus, ma l'impatto spedito e le prove tecniche solide contano di più COSA RENDE QUESTO RUOLO UNICO - Costruire modelli di immagini/video di frontiera e i sistemi di didascalia VLM che li alimentano - Unirti a un team senior lean che tiene un alto livello di ingegneria + ricerca - Impatto diretto sul prodotto: le tue esecuzioni di addestramento diventano capacità di fronte all'utente reale - Confronto con il meglio del mondo e competizione sulla qualità del modello attraverso ciò che si spedisce COME LAVORIAMO - Possiedi risultati dall'inizio alla fine e sei affidato con una responsabilità reale - Comunicazione diretta, a basso ego e cicli di feedback rapidi - Predisposizione all'impatto: misura → iterazione → spedizione - Disciplina di ricerca: ablazioni chiare, riproducibilità e decisioni crisp LOGISTICA - Posizione: Zurigo (Svizzera) o Varsavia (Polonia) — onsite o ibrido. Se sei altrove, siamo aperti al remote (considerato l'adattamento del team/ora) - Compensazione: stipendio competitivo + equity significativa (dipendente dal livello) - Processo di intervista: schermo rapido → 2x round tecnici (pratico + sistemi) → adattamento del team/valori COSA OFFRIAMO - Sponsorizzazione del visto (ove applicabile); faremo un forte sforzo per trasferirti in Svizzera o Polonia se desiderato - Amichevole remote: lavora completamente in remoto, ibrido o onsite dai nostri hub - Eventi