Fundamental AI Research Scientist, Core ML - FAIR

Job expired!

Meta активно ищет преданного научного сотрудника для усиления своей команды по фундаментальным исследованиям в области искусственного интеллекта (FAIR). Данная позиция имеет ключевое значение для продвижения глобальных технологий ИИ и вклада в ряд дисциплин в этой области.

Будучи членом команды FAIR Meta, научный сотрудник будет:

  • Вести пионерские исследования для продвижения понимания и возможностей интеллектуальных машин.
  • Разрабатывать методологии, которые позволяют понять семантику различных форм данных, включая изображения, видео, текст и аудио.
  • Определять и достигать краткосрочные цели, одновременно направляясь к визионерским долгосрочным целям.
  • Публиковать значимые результаты исследований и взаимодействовать с научным сообществом.
  • Вносить вклад в проекты с открытым исходным кодом высококачественным кодом и воспроизводимыми результатами.

Кандидаты, как правило, должны обладать:

  • Степенью бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или смежной области, предпочтительно с докторской степенью.
  • Доказанным опытом исследований в области ИИ, машинного обучения, вычислительной статистики или в схожих областях.
  • Доказуемым опытом программирования, особенно на Python.
  • Способностью работать со сложными наборами данных из различных источников.
  • Разрешением на работу в месте найма на момент приема на работу, а также поддержание разрешения в течение всего периода занятости.

Предпочтительные квалификации включают:

  • Значительный вклад в исследования и инженерию, продемонстрированный публикациями, презентациями или программированием.
  • Сильные навыки решения проблем с опытом балансировки компромиссов и учета различных точек зрения.
  • Опыт совместной работы в исследовательских командах и коммуникации технических понятий неспециалистам.

Должность предлагает конкурентоспособный уровень заработной платы от 143 000 до 208 000 долларов США в год, плюс бонусы, акции и дополнительные льготы. Конкретные пакеты компенсаций подбираются на основе опыта, квалификации и местоположения.

С момента своего создания с Facebook в 2004 г