Applied AI Research Scientist - Reinforcement Learning

Meta революционизирует глобальное общение, предоставляя инструменты, помогающие свыше миллиарда людей соединяться и делиться информацией по всему миру. Присоединяйтесь к нам и оставьте свой след в одной из самых быстрорастущих организаций, насчитывающей более пятидесяти офисов по всему миру.

Команда прикладного обучения с подкреплением возглавляет все приложения обучения с подкреплением в семействе приложений Meta и Reality Labs. Наша миссия - преодолеть разрыв между теоретическим обучением с подкреплением и реальными проблемами через ведущие в индустрии исследования. Мы также управляем центральной платформой обучения с подкреплением Meta, ReAgent (reagent.ai), доступной как открытый ресурс.

Мы в поисках преданных науке исследователей, стремящихся применять обучение с подкреплением в масштабных реальных системах. Эта роль предлагает возможность сотрудничать с исследователями высшего класса и работать над передовыми алгоритмами для улучшения практических приложений.

• Проведение исследований для продвижения технологий машинного обучения и обучения с подкреплением.
• Разработка передовых моделей поведения человека, основанных на данных.
• Сотрудничество с мультидисциплинарными командами для коммуникации планов исследований, прогресса и результатов.
• Применение передовых технологий обучения с подкреплением для улучшения опыта пользователей Meta.

• Находиться в процессе получения или уже иметь степень бакалавра в области информатики, компьютерной инженерии или в смежной области, степень должна быть получена до начала работы в Meta.
• Ph.D. в области машинного обучения, искусственного интеллекта, информатики или в смежной технической области.
• Иметь разрешение на работу в стране занятости на период трудоустройства.
• Владение Python, C++, Java или другими соответствующими языками программирования.
• Опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch или TensorFlow.

• Опыт применения обучения с подкреплением в прикладных областях вне простых симуляторов.
• Доказанный опыт решения аналитических проблем с использованием количественных подходов.
• Опыт работы с манипуляциями и анализом больших объемов данных высокой размерности.