Research Scientist Intern, FAIR Chemistry (PhD)

В Meta мы движемся миссией соединять и уполномочивать глобальные сообщества с помощью передовых технологий. Стремление к инновациям лежит в основе нашей деятельности, оказывая заметное влияние на динамику глобального общения за последнее десятилетие. Имея обширную сеть, насчитывающую более миллиарда пользователей, и многочисленные офисы по всему миру, Meta предлагает значимые карьерные возможности в захватывающей среде роста.

Мы находимся на передовой искусственного интеллекта (ИИ), пионерствуя в развитии широкого спектра приложений - от вычислительной химии до обработки естественного языка. Для продвижения нашей миссии мы ищем увлеченных людей со знаниями в областях, таких как глубокое обучение, машинное обучение и генеративное моделирование, для присоединения к нашей динамичной команде.

Команда FAIR Chemistry в Meta посвящена революционизации науки о материалах с помощью подходов, основанных на ИИ. Наши проекты включают разработку инновационных решений для технологий сокращения углерода, прогресс в области нанопористых материалов и прорывы в технологии дисплеев. Будучи стажером, вы будете непосредственно вносить вклад в эти трансформационные проекты, делая значительные алгоритмические усовершенствования и наблюдая их применение на глобальном уровне.

Срок стажировки варьируется от двенадцати (12) до двадцати четырех (24) недель, с гибкими датами начала на протяжении всего года, что позволяет учитывать ваши академические обязательства.

• Разработка обширных наборов данных для обучения и тестирования ИИ-моделей, специализирующихся по химии.
• Формулирование, развитие и масштабирование ИИ-моделей с использованием PyTorch для различных химических приложений.
• Выполнение масштабных химических симуляций, важных для нашего исследовательского развития.
• Оптимизация как классического, так и основанного на машинном обучении программного обеспечения для химии для повышения эффективности.
• Вклад в научные статьи и публикация связанных с ними открытых данных/кода.

• Кандидаты должны быть на этапе получения или уже иметь степень доктора философии по соответствующим направлениям, таким как машинное обучение, химия или искусственный интеллект.