Research Engineer, Foundational Research, New York

En Google DeepMind, valoramos la diversidad de experiencia, conocimiento, antecedentes y perspectivas, aprovechando estas cualidades para crear un impacto extraordinario. Estamos comprometidos con la igualdad de oportunidades de empleo sin distinción de sexo, raza, religión o creencias, origen étnico o nacional, discapacidad, edad, ciudadanía, estado civil, doméstico o de pareja civil, orientación sexual, identidad de género, embarazo o condiciones relacionadas (incluida la lactancia), o cualquier otra base protegida por la ley aplicable. Si tienes una discapacidad o una necesidad adicional que requiera adaptación, por favor háznoslo saber.

Nuestro equipo en Google DeepMind está dedicado a avanzar los límites de la teoría y práctica del Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial. Nos centramos en áreas de investigación pioneras, incluidos los modelos de redes neuronales profundas, algoritmos de aprendizaje por refuerzo y modelos inspirados biológicamente con la misión de desarrollar algoritmos de aprendizaje de propósito general poderosos. La colaboración con científicos e ingenieros de otras partes de nuestra organización es clave para nuestro éxito.

Fomentamos con orgullo una cultura apasionada y comprometida que fusiona entornos de investigación e ingeniería para proporcionar un equilibrio de estructura y flexibilidad. Nuestro enfoque colaborativo desbloquea una creatividad ambiciosa y allana el camino para avances innovadores en investigación.

La Inteligencia Artificial podría ser una de las invenciones más transformadoras de la humanidad. En Google DeepMind, somos un equipo de científicos, ingenieros, expertos en aprendizaje automático y más, unidos en avanzar el estado del arte en IA. Nuestras tecnologías sirven al beneficio público y al descubrimiento científico, y colaboramos con otros en desafíos críticos, asegurando que la seguridad y la ética sigan siendo nuestras mayores prioridades.

Estamos buscando Ingenieros de Investigación talentosos para unirse a nuestro nuevo equipo de Ingeniería de Investigación en NYC. Este equipo se centra en acelerar la investigación fundamental en modelos de lenguaje grande, aprendizaje por refuerzo y nuevas capacidades para agentes de IA. Colaborarás con el equipo de Gemini, equipos de investigación y equipos globales de Ingeniería de Investigación, impulsando tanto la investigación experimental como los desafíos de ingeniería a gran escala mientras traduces la investigación en aplicaciones y productos.

Como Ingeniero de Investigación, participarás en una amplia gama de proyectos de investigación, trabajando directamente con Científicos de Investigación e Ingenieros de Software. Utilizarás tus habilidades de ingeniería e investigación para desarrollar prototipos, escalar algoritmos, superar desafíos técnicos y diseñar, ejecutar y analizar experimentos. Con un compromiso con el fomento del aprendizaje y el desarrollo, contribuirás a iniciativas a más largo plazo y a mayor escala, profundizando continuamente tu conocimiento en una variedad de temas de investigación e ingeniería.

• Optimización de métodos de investigación para computación a gran escala.
• Ingeniería de rendimiento, evaluación comparativa y optimización.
• Diseñar y ejecutar experimentos para resolver desafíos clave de investigación y proponer los próximos pasos basados en análisis.
• Aportar experiencia en ingeniería a proyectos de investigación y compartir conocimientos con otros ingenieros e investigadores.
• Diseñar, construir y mejorar la infraestructura de investigación.

Para destacar como Ingeniero de Investigación en Google DeepMind, deberías tener:

• Título de licenciatura en una materia técnica (e.g., aprendizaje automático, IA, informática, matemáticas, física, estadística) o experiencia equivalente.
• Fluidez en al menos un lenguaje de programación, preferentemente Python o C++.
• Conocimiento de conceptos de matemáticas, estadística y aprendizaje automático necesarios para entender artículos de investigación y procesos en el campo.
• Capacidad para comunicar ideas técnicas de manera efectiva a través de discusiones, sesiones de pizarra y documentación escrita.
• Una comprensión profunda de la ingeniería en la investigación.
• Una mentalidad ágil.

Las siguientes cualificaciones serían ventajosas:

• Experiencia en gestión de proyectos.
• Experiencia y comprensión profunda de la computación distribuida con múltiples aceleradores y múltiples anfitriones.
• Conocimiento de bibliotecas de ML/científicas como TensorFlow, JAX, PyTorch, NumPy y Pandas.
• Experiencia en aprendizaje automático e investigación en la industria, la academia o a través de proyectos personales en disciplinas como física, biología computacional o matemáticas