განათავსებულია პოზიცია მანქანური სწავლების ინჟინრისთვის, რომელიც ეხება ხელოვნური ინტელექტის არქიტექტურის კვლევას. მთავარი პასუხისმგებლობები მოიცავს ახალი ნეირონული ქსელების არქიტექტურების კვლევასა და შემუშავებას, არქიტექტურის დონის ექსპერიმენტების ჩატარებას, მოდელების პროტოტიპირებას კვლევიდან წარმოებამდე, მოდელების ქცევის ანალიზს და კვლევითი ნაშრომების გამოყენებას. მოთხოვნებია მანქანური სწავლების საფუძვლებისა და ღრმა სწავლების კარგი ცოდნა, მოდელების ნულიდან იმპლემენტაციის გამოცდილება, ყურადღების მექანიზმების, RNN-ების, მდგომარეობა-სივრცის მოდელების ან ჰიბრიდული არქიტექტურების, სწავლების დინამიკის, მასშტაბურობის და ოპტიმიზაციის, ასევე მეხსიერების, შეყოვნებისა და გამოთვლითი რესურსების შეზღუდვების გაგება. საჭიროა PyTorch-ისა და JAX-ის გამოყენების შესაძლებლობა, თეორიას, ექსპერიმენტებსა და ინჟინერიას შორის შეუფერხებლად გადაადგილების უნარი და მკაფიო კომუნიკაცია. სასურველია არატრანსფორმერული არქიტექტურების გამოცდილება, კვლევაზე ორიენტირებულ სტარტაპებში ან ღია კოდის ML პროექტებში მუშაობა, დიდი მასშტაბის სწავლის ან მორგებული სასწავლო ციკლების გამოცდილება. სამუშაო გთავაზობთ ბირთვული მოდელის არქიტექტურაზე მუშაობას, ტექნიკურ მიმართულებაზე პირდაპირ გავლენას, მაღალკვალიფიციურ გუნდს და კვლევის წარმოებაში დანერგვის შესაძლებლობას. ანაზღაურება და წახალისება კონკურენტუნარიანია.