Baş Araştırma Mühendisi

Synthesia, Fortune 100'ün %90'ından fazla tarafından kullanılan, dünyadaki önde gelen iş için yapay zeka video platformudur. 2017'de kurulan şirket, Londra'da merkezlenmiştir ve Avrupa ve ABD'de ofisleri ve ekipleri bulunmaktadır.

Yapay zeka yaşamımızı ve çalışma şeklimizi şekillendirmeye devam ederken, Synthesia, görsel iletişimi ve kurumsal beceri gelişimini geliştirmek için ürünler geliştirir, insanları daha iyi çalışmaya ve başarılı organizasyonların merkezinde kalmaya yardımcı olur.

Geçtiğimiz Seri E finansman turumuzda, 200 milyon dolar yükselttik ve değerlememiz 4 milyar dolara ulaştı. Toplam finansmanımız, Accel, NVentures (Nvidia'nın VC kolu), Kleiner Perkins, GV ve Evantic Capital gibi önde gelen yatırımcılardan, Stripe, Datadog, Miro ve Webflow'un kurucuları ve operatörleri ile birlikte 530 milyon doları aşıyor.

Fırsat

Synthesia'da, özellikle insan merkezli avatar video oluşturmaya önem veriyoruz. Bu, EXPRESS-Video gibi modellerimizi yayınlamamıza ve yakında en son video modelimizi yayınlamamıza yol açtı - bunlar dünyadaki en iyi avatar video modelleridir ve bu alanda liderliği sürdürmeye ve çaba göstermeye kararlıyız. Amacımız, keyfi uzun videoları yüksek çözünürlükte ve keyfi eylemler ve olaylarla oluşturabilen insan merkezli video modellerine ulaşmaktır. Bu, özel veri boru hatları ve hesaplama altyapısı ile desteklenen büyük üretken video modellerini sıfırdan sürekli eğitmek anlamına gelir. Tüm yığın boyunca uçtan uca sahip olan, ön eğitim ve eğitim sonrası aşamaları birleştiren, uzun vadeli yönü araştırma liderliği ile belirleyen ve kişisel olarak işin en zor kısımlarında hazır olan teknik bir lider arıyoruz. Gerçekten alana liderlik etmeye kararlı bir şirketin baştan itibaren temel model yeteneği oluşturma yeteneği, doğru bir sonraki zorluk gibi görünüyorsa, bu rol sizin için yazılmıştır.

Rol Hakkında

Synthesia'nın video oluşturma yeteneği, gönderdiğimiz her şeyin merkezinde yer alır. Yaklaşık 15 kişi, günlük olarak ön eğitim ve eğitim sonrası aşamalarında çalışır ve bu aşamalar arasında koordinasyonun karmaşıklığı, şimdi işlettiğimiz ölçekte hesaplama ve veri, farklı bir teknik liderlik türü gerektirir.

Offline video oluşturma için tam teknik yığını sahip olmak için bir Baş Araştırma Mühendisi (L7) arıyoruz. Bu, büyük kapsamı ve etkisi olan kıdemli bir bireysel katkıcı pozisyonudur. Araştırma liderliği ve ekip liderleri ile doğrudan işbirliği yaparak uzun vadeli stratejiyi tanımlayacak, en zor teknik sorunları çözecek ve araştırma ürününe ulaşma hızını yükselteceksiniz.

Aradığımız kişi, büyük üretken modelleri sıfırdan eğitmiştir, uzaktan denetlememiştir, aksine bunu yapmış, hata ayıklamış ve kullanıma sunmuştur. Bundan daha fazlası, video oluşturmada mümkün olanın sınırlarını zorlamak için gerçek bir hırs tarafından yönlendirilmekte ve bu çalışmanın ürüne dönüştürülmesi ve kullanıcılara ulaşması konusunda derin bir endişe duymaktadır.

Ne yapacaksın

- Çevrimdışı video oluşturma için uçtan uca teknik yönü, ön eğitim ve eğitim sonrası aşamalarını kapsayacak şekilde, bu iki aşama arasındaki yapay sınırları daha hızlı ve daha iyi modeller teslim etmek için ortadan kaldırarak yönet.

- Araştırma liderliği ve ekip liderleri ile işbirliği yaparak, ulaşılabilir hedeflere bölünmüş uzun vadeli bir yol haritası tanımla ve bunun uygulanmasını sağla.

- Video oluşturma boru hattı genelinde en kritik teknik boşlukları belirle ve bunları açmak için müdahale et, bu mimari kararlar, eğitim kararlılığı, eğitim sonrası hizalama veya ekip içi koordinasyon anlamına gelebilir.

- Araştırmanın ürüne teslimat hızını artır: problem çözmeyi hızlandır, araştırma-üretim teslimatlarını iyileştir ve PM'lerle işbirliği içinde araştırma çıktılarının görünürlüğünü artır.

- Daha genç araştırmacıları ve mühendisleri kıdemli teknik düşünce ve uygulama seviyesine yükselt.

- Ekip yapısını şekillendirmeye ve araştırma genelinde yüksek hız, uyumlu uygulama sağlamak için süreçleri iyileştirmeye yardım et.

Bu rolde başarılı olacaksın eğer

- Sıfırdan büyük ölçekli video oluşturma modelleri eğitme konusunda kanıtlanmış bir geçmişin varsa, birden fazla düğümde, milyonlarca saatlik veri ölçeğinde.

- Ölçekte eğitim sonrası teknikler konusunda derin deneyim: RLHF, GRPO, DPO ve bunları ne zaman ve nasıl uygulayacağın konusunda yargı.

- Kanıtlanmış bir geçmişin veri kalitesi ve verileri sorgulamaktan çekinmiyorsan.

- Çok yıllık araştırma yönü hakkında stratejik düşünme ve takımın inşa ettiği şeyin sınırında pratik uygulama yeteneği.

- Güçlü işlevler arası etki: takımın birlikte çalışmasını şekillendirirsin, bunu yapmak için pozisyon yetkisine ihtiyacın yok.

- Teknik katılım üzerine kurulu bir liderlik tarzı. Örnek vererek liderlik edersin, zanaat yoluyla ilham verirsin ve net bir şekilde iletişim kurarsın.

- Yeni yetenekleri kilidini açmak için gerçek bir açlık ve kullanıma sunma konusunda bir takıntı. Defterde kalan araştırmalarla yetinmezsin, kullanıcıların eline geçmesini istersin.

Özellikle ilgili deneyim

- Büyük bir model oluşturma veya yetenek atlamasını uçtan uca, eğitim çalışmasından ürün dağıtımına kadar yönetmiş olmak.

- Aynı model ailesinde hem ön eğitim hem de eğitim sonrası aşamalarında çalışmış olmak, her ikisinin sonuçlarından doğrudan sorumlu olmak.

- Büyük ölçekte çalışma deneyimi: büyük dağıtılmış eğitim çalışmaları, önemli hesaplama bütçeleri ve çok milyon saatlik veri boru hatları.

- Video veya çok modlu bir bağlamda, yalnızca metin değil, hizalama ve ince ayar tekniklerinin uygulanması.

- Üretken video veya ses üzerine uygulanan insan geri bildirim döngüleri ile deneyim.

- Araştırma ekibinin teknik yönünü yönlendirmek veya önemli ölçüde etkilemek, aynı zamanda pratik olmak.

Kabul edilemezler