<!DOCTYPE html> Staff ML, Staff Infra, FDE · Brooklyn หรือ San Francisco · เต็มเวลา เรากำลังใช้ LLM เพื่อสร้าง ne ที่ Espresso AI — Wikishopline Jobs
งาน · ประกาศรับสมัครงานจริง สมัครได้โดยตรง
วิกิชอปไลน์งาน › Staff ML, Staff Infra, FDE · Brooklyn หรือ San Francisco · เต็มเวลา เราใช้ LLM เพื่อสร้างระบบใหม่

Staff ML, Staff Infra, FDE · Brooklyn หรือ San Francisco · เต็มเวลา เรากำลังใช้ LLM เพื่อสร้างระบบใหม่

โดย เอสเพรสโซ่เอไอ
เต็มเวลา ดูโพสต์ 3 มิ.ย. 2569
สมัคร Hn-Who-Hiring
ภาพรวมงาน
วันที่โพสต์3 มิ.ย. 2569
ที่ตั้งดูโพสต์
ประเภทงานเต็มเวลา
หมวดหมู่วิศวกรรม

เกี่ยวกับบทบาทนี้

เอสเพรสโซ่เอไอ | พนักงาน ML, พนักงานอินฟรา, FDE | บรูคลินหรือซานฟรานซิสโก | เต็มเวลา เรากำลังใช้ LLM เพื่อสร้างเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพระบบประสาท ระบบกำหนดเวลาของระบบประสาท และเครื่องปรับปริมาณงานของระบบประสาท (หากคุณเคยเป็น Google มาก่อน คุณจะนึกถึง Borg ที่ขับเคลื่อนโดย LLM) ปัจจุบันเราใช้ ML เพื่อทำให้คลังข้อมูลและจุดประกายงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น เรากำลังจ้างพนักงานวิศวกร ML เพื่อฝึกอบรมโมเดลที่สามารถเข้าใจว่างานต้องใช้การประมวลผลมากเพียงใด ปรับขนาดให้เข้ากับเครื่องที่ใหญ่ขึ้นได้อย่างไร เครื่องสามารถทำงานได้มากขึ้นหรือไม่ และอื่นๆ และเจ้าหน้าที่วิศวกรอินฟาเรดเพื่อนำโมเดลเหล่านั้นไปใช้กับผลิตภัณฑ์ในโลกแห่งความเป็นจริง

คำถามที่พบบ่อย

ฉันจะสมัครงานตำแหน่งนี้ได้อย่างไร?

คลิกปุ่ม "สมัครงาน Hn-Who-Hiring" ที่ด้านบนของหน้านี้ คุณจะถูกส่งไปยังประกาศเดิมที่นายจ้างรับใบสมัคร Wikishopline ไม่รวบรวมเรซูเม่หรือดำเนินการสมัคร

รายการนี้เป็นปัจจุบันหรือไม่?

Wikishopline รวบรวมงานทุกวันจากแหล่งพันธมิตร (hn-who-hiing) การโพสต์ที่เก่ากว่า ~14 วันจะถูกตัดออก แต่โปรดตรวจสอบเสมอว่าตำแหน่งงานนั้นยังคงเปิดอยู่บนไซต์ของนายจ้างเสมอ ก่อนที่คุณจะใช้เวลาเขียนจดหมายปะหน้า

Wikishopline เรียกเก็บเงินจากนายจ้างหรือผู้สมัครหรือไม่?

ไม่ งานรวมนั้นฟรีสำหรับทั้งสองฝ่าย Wikishopline ยังยอมรับการโพสต์แบบชำระเงิน $5 / 30 วันที่ /jobs/submit สำหรับนายจ้างที่ต้องการการมองเห็นโดยตรง - แต่รายการที่คุณกำลังดูนั้นมาจากพันธมิตร

⚠️ รายการนี้รวบรวมมาจาก hn-ใครจ้าง. Wikishopline ไม่ได้เป็นตัวแทนของนายจ้างรายนี้หรือรับประกันว่ารายการดังกล่าวเป็นปัจจุบัน ตรวจสอบบทบาทและบริษัทโดยตรงกับแหล่งที่มาทุกครั้งก่อนแชร์ข้อมูลส่วนบุคคลหรือรายละเอียดการชำระเงิน

มีบทบาทมากขึ้นในการสำรวจ

← เรียกดูงานเพิ่มเติม