Senior Research Scientist, Machine Learning Efficiency

Intitulé du poste : Chercheur Principal en Efficacité de l'Apprentissage Automatique

Entreprise : Google

Lieu : Plusieurs emplacements disponibles

Qualifications minimales :

• Doctorat en Informatique, dans un domaine technique connexe, ou expérience pratique équivalente.
• Plus de 7 ans d'expérience en Apprentissage Automatique (AA), Efficacité de l'AA, Optimisation de l'AA, ou dans un domaine connexe.
• Historique prouvé de contributions à la communauté de recherche, incluant des publications dans des forums prestigieux tels que ICML, ICLR, NeurIPS.
• Compétences avérées en langages de programmation tels que Python ou C/C++.

Qualifications préférées :

• Expérience démontrée dans la recherche de pointe et l'innovation.
• Compétences solides en codage et expérience en développement logiciel.
• Expérience de collaboration efficace au sein d'une équipe de recherche.
• Excellentes compétences en résolution de problèmes avec la capacité de naviguer dans l'ambiguïté.

À propos du rôle :

En tant que Chercheur Principal chez Google, vous ferez partie d'une équipe dynamique qui repousse les limites de l'apprentissage automatique et de ses applications. Vous serez responsable de la conception et de l'exécution d'expériences à grande échelle, du déploiement rapide des idées prometteuses, et de la contribution aux avancées théoriques et pratiques en informatique. Nos projets couvrent une vaste gamme de sujets, de l'apprentissage automatique, l'exploration de données, le traitement du langage naturel, à l'optimisation des performances logicielles et matérielles, et les technologies de recherche fondamentales.

Votre travail influencera les prochaines générations de technologies, améliorant l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique et la vitesse à laquelle ils fonctionnent. Vous aurez également l'honneur de contribuer à nouveau à la communauté de recherche mondiale en publiant vos découvertes et en collaborant avec des institutions académiques à travers le monde.

Responsabilités clés :

• Améliorer les algorithmes fondamentaux et l'architecture des modèles, augmentant l'efficacité de la formation des systèmes d'apprentissage profond et leur généralisation.
• Développer des solutions innovantes pour l'inférence efficace dans les modèles fondamentaux, incluant des techniques telles que l'adoption de connaissances et la distillation.
• Optimiser la sélection de sous-ensembles de données et les méthodologies de formation pour gérer des ensembles de données étendus.
• Améliorer le pipeline de déploiement des modèles à travers diverses étapes, y compris la préformation, le peaufinage et l'apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF).

C'est une occasion remarquable de mener des recherches révolutionnaires dans un environnement dynamique et propice chez Google, permettant la réalisation de systèmes intelligents de nouvelle génération. Si vous êtes motivé par l'innovation et le désir de façonner l'avenir, nous serions ravis d'avoir de vos nouvelles.

Comment postuler :

Pour soumettre votre candidature, veuillez mettre à jour votre dernier CV et votre liste de publications, et postuler via notre page carrières. Nous sommes impatients de passer en revue vos contributions et d'explorer comment vous pouvez avoir un impact significatif chez Google Research.

Google est un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous célébrons la diversité et nous nous engageons à créer un environnement inclus