Research Engineer, Foundational Research

W Google DeepMind jesteśmy zaangażowani w tworzenie środowiska, które ceni i wykorzystuje różnorodność doświadczeń, wiedzy i tła każdego z nas, aby osiągnąć bezprecedensowe wyniki. Podtrzymujemy zobowiązanie do równości szans zatrudnienia, zapewniając, że wszyscy kandydaci, niezależnie od płci, rasy, religii, etniczności czy jakiegokolwiek innego chronionego statusu, otrzymują sprawiedliwe traktowanie.

Jeśli potrzebujesz adaptacji związanej z niepełnosprawnością lub innymi konkretnymi potrzebami, prosimy poinformuj nas podczas procesu aplikacji.

Z przyjemnością ogłaszamy otwarcie pozycji Inżyniera Badawczego w naszym interdyscyplinarnym zespole Inżynierii Badawczej, będącym sercem Fundamentalnych Badań w DeepMind. Zespół ten ściśle współpracuje z ekspertami z wielu dziedzin, napędzając przełomowe badania i przekształcając czołową wiedzę naukową w praktyczne zastosowania i technologie.

• Udoskonalanie metod badawczych dla wysoko wydajnych obliczeń.
• Zajmowanie się inżynierią wydajności, benchmarkingiem i optymalizacją.
• Adresowanie krytycznych wyzwań badawczych poprzez projektowanie i wykonywanie eksperymentów, analizę wyników i proponowanie innowacyjnych rozwiązań.
• Wkładanie wiedzy inżynieryjnej w interdyscyplinarne projekty badawcze i dzielenie się ekspertyzą z innymi inżynierami oraz badaczami.
• Rozwijanie i udoskonalanie infrastruktury wspierającej zaawansowane badania.

Nasze projekty obejmują szerokie spektrum w krajobrazie AI i ML, w tym postępy w dużych modelach językowych, modelach dyfuzji, uczeniu się przez wzmacnianie, technikach ML rozproszonych i nie tylko.

• Stopień naukowy z dziedziny informatyki, inżynierii elektrycznej, nauk ścisłych, matematyki lub doświadczenie w relevantnej dziedzinie.
• Znajomość programowania, w szczególności z użyciem naukowych bibliotek Pythona takich jak JAX, PyTorch, TensorFlow i NumPy.
• Zrozumienie uczenia maszynowego, matematyki i statystyki na tyle, aby móc korzystać z odpowiedniej literatury naukowej.

Interesują nas również kandydaci, którzy mają doświadczenie z:

• Projektowaniem systemów na dużą skalę i systemów rozproszonych.
• Strategiami obliczeń rozproszonych dla ML, szczególnie z użyciem akceleratorów.
• Doświadczenie z C++, inżynierią danych, wizualizacją lub silnymi zdolnościami komunikacyjnymi do efektywnego dzielenia się skomplikowanymi pomysłami.
• Akademickimi badaniami lub praktycznym doświadczeniem w dziedzinie ML, potwierdzonym publikacjami lub projektami.

W DeepMind doceniamy unikalne tło, które każdy wnosi do naszego zespołu, i jesteśmy zaanga