Applied Research Scientist, Computer Vision - MRS

Название должности: Научный сотрудник по прикладным исследованиям в области компьютерного зрения - MRS

Компания: Meta

Мы активно ищем Научного сотрудника по прикладным исследованиям, чтобы он стал частью нашей динамичной команды по пониманию контента в рамках нашего отдела Современных рекомендательных систем (MRS). Эта роль включает в себя улучшение возможностей мультимодального восприятия, преодоление исследовательских сложностей и создание масштабируемых, высоковлияющих моделей от прототипа до производства.

В качестве ключевого члена команды, ваши обязанности будут включать:

• Разработку и создание передовых алгоритмов на основе передовых методологий машинного обучения и нейронных сетей.
• Проведение структурированных исследований для расшифровки семантики различных форм данных, включая изображения, видео и их корреляции с текстом, аудио, речью и другими модальностями.
• Тщательную оценку производительности моделей.
• Переход моделей от фазы прототипа к производству в рамках глобальной командной структуры.
• Лидерство и сотрудничество над исследовательскими проектами, а также взаимодействие с мультидисциплинарными командами.

Основные требования:

• Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии или в смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт.
• Докторская степень в области искусственного интеллекта, компьютерных наук, науки о данных или в тесно связанной области.
• Доказанный исследовательский опыт в области компьютерного зрения, глубокого обучения, машинного обучения или связанных с ними доменов.
• По меньшей мере 2 года научного или академического исследовательского опыта в области передовых технологий компьютерного зрения.
• Владение программированием на Python или аналогичных языках и опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch или TensorFlow.
• Способность решать сложные исследовательские проблемы и предлагать решения.
• Необходимое разрешение на работу в стране трудоустройства на момент найма и его поддержание на протяжении всего срока трудоустройства.

Предпочтительные квалификации:

• Демонстрация значимых результатов, подтвержденных грантами, ст