Алекс Морган
Специалист по исследованиям в области ИИ
- алекс.морган@пример.ком
- +1 555 0100
- Denver, CO
О себе
Исследователь в области ИИ с 8-летним опытом работы в лаборатории прикладных исследований машинного обучения; разрабатывает модели-трансформеры и методы обучения с подкреплением. Специализируется на планировании экспериментов, оценке моделей и воспроизводимых процессах обучения; имеет степень доктора компьютерных наук и публикации в рецензируемых изданиях.
Опыт работы
Старший научный сотрудник в Cedar Peak Intelligence, Боулдер, CO (2021 – настоящее время)
- Спроектировал подход с обучением с подкреплением для многоэтапных языковых задач; доля успешно выполненных задач выросла на 4 процентных пункта по внутреннему набору тестов.
- Создал конвейер оценки на PyTorch для 12 вариантов модели; время проверки экспериментов сократилось с 5 до 3 дней.
- Наставлял 2 научных сотрудников по вопросам планирования экспериментов и воспроизводимых процессов; внес вклад в эксперименты для 3 совместных статей.
Научный сотрудник в Alpine Signal Labs, Денвер, CO (2018 – 2021)
- Обучал модели-трансформеры для понимания документов с помощью распределенных заданий PyTorch; ошибка на валидационной выборке сократилась на 9%.
- Провел абляционные исследования для 6 конфигураций модели и выявил более простую архитектуру, которая сократила вычислительные затраты на обучение на 15%.
Образование
Доктор компьютерных наук — Summit Plains University, Форт-Коллинс, CO (2018)
Навыки
- Глубокое обучение
- модели-трансформеры
- обучение с подкреплением
- обработка естественного языка
- PyTorch
- JAX
- оценка LLM
- планирование экспериментов
- распределенное обучение
- статистический анализ
Избранные публикации
• «Эффективная адаптация для задач с длинными документами», NeurIPS (2024)
• «Оптимизация предпочтений при ограниченной обратной связи», ICML (2022)
Инструменты для исследований
• PyTorch, JAX, Weights & Biases
• Slurm, Git, LaTeX