Investigación, Especialista en Visión

################################################################################################################################################################################################################################################################ La misión de Thinking Machines Lab es empoderar a la humanidad promoviendo la inteligencia general colaborativa. Estamos construyendo un futuro donde todos tienen acceso a los conocimientos y herramientas para hacer que la IA funcione para sus necesidades y metas únicas. Somos científicos, ingenieros y constructores que han creado algunos de los productos AI más utilizados, incluyendo ChatGPT y Character.ai, modelos de peso abierto como Mistral, así como proyectos populares de código abierto como PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq y Segment Cualquier cosa. Las máquinas de coser construyen multimodal-primer. ; Estamos buscando nuevos miembros del equipo para avanzar en la ciencia de la percepción visual y el aprendizaje multimodal. Pensamos en cómo la visión y el lenguaje interactúan a escala. Diseñamos arquitecturas que fusionan píxeles y texto, construyen conjuntos de datos y métodos de evaluación que prueban la comprensión del mundo real, y desarrollan representaciones que permiten a los modelos basar conceptos abstractos en el mundo físico. Nuestro objetivo es crear sistemas multimodales que apoyen la integración perfecta en entornos reales. Trabajarás en la intersección de la comprensión visual, el razonamiento multimodal y la formación de modelos a gran escala. Usted ayudará a desarrollar las arquitecturas, datos y herramientas de evaluación que enseñan a AI a ver, comprender y colaborar. El mejor candidato es curioso sobre interfaces multimodales, tiene experiencia en la ejecución de experimentos de gran escala y es cómodo contribuir a sistemas de ingeniería complejos. Mientras buscamos a una persona con experiencia en multimodalidad, Thinking Machines Lab funciona de forma unificada y espera que nuevos alquileres trabajen a través de modalidades como un equipo. Identificado Este papel combina investigación fundamental e ingeniería práctica, ya que no distinguemos entre los dos roles internamente. Se espera que escriba código de alto rendimiento y lea informes técnicos. Es un ajuste excelente para alguien que disfruta tanto de profunda exploración teórica como de experimentación práctica, y que quiere dar forma a los fundamentos de cómo aprende AI. - No. Nota: Este es un "empreverde papel" que seguimos abiertos sobre una base continua para expresar interés en este área de investigación. Recibimos muchas aplicaciones, y puede que no siempre haya un papel inmediato que se ajuste perfectamente a su experiencia y habilidades. Aún así, te animamos a aplicar. Revisamos continuamente las solicitudes y llegamos a los solicitantes como nuevas oportunidades abiertas. Usted es bienvenido a volver a aplicar si usted tiene más experiencia, pero por favor evitar aplicar más de una vez cada 6 meses. También puede encontrar que ponemos publicaciones para roles singulares para necesidades específicas separadas, de proyecto o de equipo. En esos casos, usted es bienvenido a aplicar directamente además de un papel siempre verde. Lo que harás será lo siguiente: ■ul ■li Proyectos de investigación propios sobre capacitación y análisis de desempeño de modelos de IA multimodal. " Curate and build large-scale datasets and evaluation benchmarks to advance vision capabilities. ■li Trabaja con nuestros ingenieros de infraestructura de datos, investigadores de preentrenamiento e ingenieros, y equipo de productos para crear modelos multimodales fronterizos y los productos que los apalancan. Investigación individual y presente que mueve a toda la comunidad hacia adelante. Compartir código, conjuntos de datos y puntos de vista que aceleran el progreso en toda la industria y la academia. ■/ul ■h2 títulos y clasificaciones < > > > > > ■ul • Capacidad para diseñar, ejecutar y analizar experimentos pensadamente, con juicio de investigación demostrado y rigor empírico. > < > > > > > > > ■li Competencia en Python y familiaridad con al menos un marco de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow o JAX). Cómodo con depurar el código de entrenamiento distribuido y escritura que escala. ■li título o experiencia equivalente de Bachiller en Ciencias de la Computación, Aprendizaje de Máquinas, Física, Matemáticas, o una disciplina relacionada con fuertes fundamentos teóricos y empíricos. > < > > > > > > > ■/ul - No. Las calificaciones preferidas – te animamos a aplicar incluso si no cumples con todas las calificaciones preferidas, pero al menos algunas: ■ul > > > resultados, comprensión espacial o diseño de arquitectura multimodal. > < > > > > > i) Publicaciones o contribuciones de código abierto en el modelado en lenguaje de visión, comprensión de vídeo o IA multimodal. ■li Una fuerte comprensión de la probabilidad, las estadísticas y los fundamentos del ML. Puedes ver datos experimentales y distinguir entre efectos reales, ruido y errores. لелиниливания en la Ciencia de la Computación, Aprendizaje de Máquinas, Físicas, Matemáticas, o una disciplina relacionada con sólida base teórica y empírica; o, experiencia equivalente de investigación de la industria. ■/ul ■h2 títuloLogistics obtenidos/h2 título ■ul No se trata de nada. Este papel se basa en San Francisco, California. "Seguido" Dependiendo de los antecedentes, las habilidades y la experiencia, el rango de salario anual esperado para esta posición es 0 hojas de datos-root="1"Consejo$350.000 - $475,000 won/span título USD. No se trata de nada. Patrocinamos visas. Aunque no podemos garantizar el éxito de cada candidato o papel, si usted es el adecuado, estamos comprometidos a trabajar a través del proceso de visa juntos. нелинитититиныхниfits: нелинильнилься/fuerteng confianza Thinking Machines ofrece beneficios generosos de salud, dentales y visión, PTO ilimitado, licencia parental pagada y apoyo de reubicación según sea necesario. "Conclusión de contenido" Como se establece en la política de igualdad de oportunidades de empleo de las máquinas de pensamiento, no discriminamos sobre la base de cualquier condición de grupo protegido bajo cualquier ley aplicable. - No. Thinking Machines Lab considerará para los solicitantes calificados de empleo con historias delictivas de una manera compatible con los requisitos de la Ley de la Cancillería de California, la Ordenanza de la Cancillería de San Francisco, y cualquier otra ordenanza o ley estatal o local de justas posibilidades.