Research Scientist - FAIR, AI Security

В Meta мы ставим перед собой миссию продвижения области искусственного интеллекта через проведение революционных исследований. Наша организация Фундаментальных Исследований Искусственного Интеллекта (FAIR) находится на передовой этого стремления, публикуя влиятельные научные работы и разрабатывая открытые фреймворки и библиотеки, задающие стандарты индустрии. С инициативами, такими как модели безшовного перевода и модель генерации речи Audiobox, наше влияние ощущается по всему сообществу ИИ.

Мы ищем Исследователя для изучения новых решений ИИ в нашей команде FAIR, сосредоточиваясь на повышении безопасности ИИ, противодействии deepfakes и снижении вредоносного контента. Вы будете играть ключевую роль в разработке передовых алгоритмов, ориентированных на открытые исследования и инновации в области алгоритмического водяного знака и за его пределами. Наши проекты, такие как модели Stable Signature и AudioSeal, демонстрируют нашу приверженность технологическому прогрессу и общественной безопасности.

• Самостоятельно разрабатывать и реализовывать продвинутые алгоритмы.
• Обучать передовые модели речи и языка на обширных наборах данных.
• Тщательно оценивать производительность модели, чтобы обеспечить ее надежность и работоспособность.
• Проводить пионерские исследования для решения неразрешенных проблем в безопасности ИИ, расширяя границы возможного.

• PhD (или в процессе получения PhD) в области Искусственного Интеллекта или смежной специальности.
• Доказанный опыт исследований в таких областях, как распознавание речи, синтез речи, машинный перевод или глубокое обучение.
• Владение библиотеками машинного обучения (например, Pytorch, TensorFlow).
• Сильные навыки программирования на Python и в shell-скриптах.
• Наличие права на работу в стране найма и его поддержание на протяжении всего периода трудоустройства.

• Опыт разработки масштабируемых моделей машинного обучения, применимых в различных областях, включая распознавание речи и машинный перевод.
• Демонстрация способности к обучению моделей в больших масштабах, реализации алгоритмов и оценке систем.
• Обширный перечень публикаций на заметных конференциях по ИИ и машинному обучению.