Director of AI Research (R&D)

Job expired!

Мы нанимаем: Директор по исследованиям в области ИИ в Topaz Labs

Присоединяйтесь к Topaz Labs, пионерам в области технологии повышения качества изображений и видео на основе ИИ, которой доверяют более 1 млн профессионалов по всему миру, включая таких гигантов индустрии, как Apple, Netflix и NASA. Наши преобразующие инструменты повлияли на более чем 1 миллиард изображений, что привело к метеорическому росту доходов на 1500% за последние 5 лет. Получившие освещение в крупных изданиях, таких как Fast Company и BBC, мы являемся технологическим лидером, одержимым качеством и инновациями.

Получите экспоненциальный профессиональный рост в нашей динамичной среде — от стремительно развивающегося стартапа с доходом в $3 млн до внушительных $45 млн дохода всего за пять лет. В Topaz Labs ваш труд влияет на более чем миллион клиентов, использующих прорывные технологии, о которых пишут ведущие технологические СМИ. Мы не просто команда; мы — сообщество, ценящее быструю реализацию, решения, ориентированные на клиента, и внутреннее повышение в рамках прибыльного и бесконечно масштабируемого бизнеса.

В своей новой роли директора по исследованиям в области ИИ ваше руководство будет переопределять границы улучшения изображений и видео. Управляя командой одаренных исследователей, вы будете углубляться в разработку передовых моделей глубокого обучения и генеративных моделей, созданных для решения задач визуальных медиа. Помимо управления командой, ваша роль также будет включать анализ отзывов клиентов и использование данных изображений, непрерывно совершенствуя нашу технологию на основе реальных приложений.

Ваши квалификация включает в себя:

  • Докторская степень в соответствующей области или эквивалентный практический опыт в индустрии.
  • Более 5 лет опыта руководства исследовательскими и разработческими командами как в корпоративной среде, так и в академических учреждениях.
  • Минимум 3 года прямого опыта работы с TensorFlow или PyTorch.
  • Прочная база в области сверточных нейронных сетей и важнейших архитектур компьютерного зрения.
  • Постоянное следование за последними исследованиями в области глубокого обучения, особенно по улучшению изображений или вид