Principal AI Research Scientist

Job expired!

В Autodesk наше программное обеспечение влияет почти на каждого человека в мире, позволяя внедрять инновации в архитектуре, инженерии, строительстве, производстве и секторах медиа и развлечений. В настоящее время мы ищем страстного ведущего научного сотрудника в области искусственного интеллекта для присоединения к нашей динамичной команде в лаборатории исследований AI в Autodesk.

Будучи членом лаборатории AI, вы будете проводить как фундаментальные, так и прикладные исследования, чтобы вдохновлять и давать возможность нашим клиентам представлять, проектировать и создавать лучший мир. Сотрудничая тесно с известными исследователями и инженерами, ваши усилия в разработке функций продуктов, работающих на ML, напрямую улучшат инновационную линейку продуктов Autodesk.

Наша лаборатория AI заметна в академическом и профессиональном сообществе, регулярно публикуя на ведущих конференциях, таких как CVPR, NeurIPS и SIGGRAPH. Узнайте больше о нашем значимом исследовании здесь.

  • Вести масштабирование и разработку моделей машинного обучения, соединяющих исследования и приложения продуктов.
  • Использовать распределенные алгоритмы и фреймворки глубокого обучения, такие как DeepSpeed и FSDP, для проведения продвинутых экспериментов по масштабированию.
  • Оптимизировать потоки данных и архитектуру, а также использовать фреймворки, такие как ONNX и TensorRT, для высокопроизводительных конечных точек модели.
  • Тесно сотрудничать с инженерными командами для выявления и устранения узких мест в распределенном обучении глубокого обучения
  • Писать хорошо документированный и надежный код для поддержки исследований и разработки продукта.
  • Анализировать технические ошибки и разрабатывать решения для повышения производительности модели.
  • Представлять результаты исследований и решения коллегам и руководству.
  • Бакалавр или магистр в области компьютерных наук или смежной области, или эквивалентный опыт работы в отрасли.
  • Доказанный опыт масштабного распределенного обучения моделей машинного обучения.
  • Знания в области 3D параллелизма, включая тензорный, последовательный и конвейерный параллелизм.
  • Опы