EPFL, die Schweizerische Bundesanstalt für Technologie in Lausanne, ist einer der dynamischsten Universitätskampusse in Europa und gehört zu den Top 20 Universitäten weltweit. Die EPFL beschäftigt mehr als 6.500 Mitarbeiter, die die drei Hauptmissionen der Institution unterstützen: Forschung und Bildung. Der EPFL-Campus bietet ein außergewöhnliches Arbeitsumfeld im Herzen einer Gemeinschaft von mehr als 17.000 Menschen, darunter über 12.500 Studierende und 4.000 Forschende aus 120 verschiedenen Ländern.Forschungsingenieur - NLP & große SprachmodelleÜber die RolleWir suchen einen Forschungsingenieur im Bereich Sprachverarbeitung (NLP) und große Sprachmodelle (LLMs), der zur Gestaltung, Schulung und zum Management von Modellen beiträgt. Die Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Forschung und produktionsgerechter Ingenieurarbeit, mit einem starken Fokus auf Nachtrainierung, Multimodalität und fortgeschrittene Modellierungstechniken, einschließlich diffusion-basierter Ansätze. Sie werden eng mit Forschern und angewandten Wissenschaftlern zusammenarbeiten, um neuartige Ideen in skalierbare, reproduzierbare Systeme zu integrieren und den Stand der Technik in offenen, verantwortungsvollen und mehrsprachigen Umgebungen voranzutreiben.Verantwortlichkeiten- Entwerfen, Implementieren und Pflegen von Trainings- und Nachtrainierungspipelines für große Sprach- und multimodale Modelle (z. B. Instruktionsanpassung, Ausrichtung, Präferenzforschung und Ingenieurarbeit zu Nachtrainingstechniken)- Beitrag zur multimodalen Modellierung, Text mit Modalitäten wie Vision, Sprache oder Audio- Erforschen und Anwenden von diffusion-basierten Modellen und hybriden Ansätzen für Sprach- und multimodales Lernen- Optimierung von großflächigem Training und Inferenz- Entwickeln von Pipelines und Benchmarks für Sprachverständnis, Schlussfolgerungen, Ausrichtung und multimodale Interaktionen- Zusammenarbeit mit Forschern, um neue Ideen zu prototypisieren, Ergebnisse zu reproduzieren und technische Berichte zu erstellen- Sicherstellen von Codequalität, Reproduzierbarkeit und Eignung für langfristige offene QuellveröffentlichungenAnforderungen- Master- oder Doktortitel in Informatik, maschinellem Lernen, KI oder einem verwandten Bereich (oder gleichwertige praktische Erfahrung)- Starker Hintergrund in NLP und Deep Learning, mit praktischer Erfahrung in der Arbeit mit großen Sprachmodellen- Solide Programmierkenntnisse in Python, mit Erfahrung im Umgang mit modernen ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)- Erfahrung in der Arbeit mit offenen Gewichten oder Modellen, einschließlich der Veröffentlichung von Modellen oder Benchmarks- Vertrautheit mit Nachtrainingstechniken für LLMs (z. B. Instruktionsanpassung, Präferenzausrichtung)- Starker experimenteller Eigensinn: Fähigkeit, kontrollierte Experimente zu entwerfen, Ergebnisse zu analysieren und effizient zu arbeitenWünschenswert / Bonus- Erfahrung mit Diffusionsmodellen (z. B. Textdiffusion, multimodale Diffusion)- Praktische Arbeit an multimodalen Modellen (z. B. Text-Bild-, Text-Audio-, Sprach- und Sprachsysteme)- Exposition gegenüber LLM-Ausrichtung, Sicherheit oder über die Standardmetriken der Sprachmodellierung hinaus- Erfahrung mit verteiltem Training und großflächiger Modellierung in mehrsprachigen oder ressourcensparenden Umgebungen- Beiträge zu Open-Source-ML-Projekten oder Forschung in NLP, Multimodalität oder KIWir bieten- Eine forschungsorientierte Umgebung mit Zugang zu großflächigem Rechenaufwand und modernen ML-Ressourcen- Die Möglichkeit, mit führenden Forschern in NLP, Multimodalität und Modellierung zu arbeiten- Unterstützung bei der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen, der Mitarbeit an Open-Source-Projekten und der Vernetzung mit der breiteren Forschungscommunity- Wettbewerbsfähige Vergütung und SozialleistungenBeginn: nach VereinbarungAktivität: Vollzeit (1 Jahr, verlängerbar)Vertragsart: Befristeter Vertrag (CDD) jid94f4a09ade jit0208ade jpiy26ade