开源机器学习工程师

该职位要求贡献开发、改进和维护主要开源机器学习库和框架。设计并实现高质量、经过测试且易于维护的Python基于库代码，用于全球ML社区。与GitHub问题、拉取请求、论坛和社区讨论中的贡献者和用户协作。改进深度学习框架和工具，特别是围绕Transformer模型、训练工作流和推理优化。支持和增强生态系统库，如PyTorch基于工具和相关ML基础设施组件。参与技术讨论以定义路线图优先级并塑造开源项目的演变。帮助调试、审查和改进社区贡献，同时保持高标准的代码和文档。在大规模ML系统中工作，以改进性能、可扩展性和易用性。

精通Python，专注于编写干净、可维护和高质量的库代码。具有深度学习框架（特别是PyTorch，JAX或TensorFlow也可考虑）的扎实实践经验。熟悉现代机器学习概念，包括Transformer架构和大规模模型训练。有贡献开源项目的可见贡献（GitHub）的经验。具有Hugging Face生态系统或类似ML库的经验是强项。能够有效协作在开源环境中，包括代码审查、问题跟踪和社区支持。强于分布式协作工作流和异步沟通实践。优秀的英文写作技能用于技术文档和全球协作。

具有竞争力的薪酬包，包含股权参与机会。完全远程角色，可在欧洲（包括英国）有灵活的工作安排。有机会工作在全球采用的开源ML工具，被数百万从业者使用。强大的学习、研究协作和持续技术发展的文化。访问会议、培训和专业发展支持。灵活的工作时间以及慷慨的带薪假政策支持工作生活平衡。协作、包容和全球分布的工程文化。有机会影响主要机器学习框架和工具的方向。与开源AI和ML生态系统中的领先贡献者一起工作。