Research Scientist Intern, Grounded Multimodal Understanding (PhD)

Присоединяйтесь к Meta: Пионеры в области мультимодального понимания с передовыми стажировками

В Meta мы кардинально изменили способы общения людей по всему миру с помощью наших инновационных платформ. Имея персонал в более чем пятидесяти локациях по всему миру, наша миссия выходит за рамки простого соединения. Мы глубоко погружаемся в прогресс в области искусственного интеллекта, сосредотачиваясь на трансформационных технологиях в глубоком обучении, компьютерном зрении, и обработке естественного языка. Приглашаем вас стать частью этого трансформационного пути в качестве стажёра-исследователя в области мультимодального понимания.

Стажёры в Meta имеют уникальную возможность вносить вклад в критически важные алгоритмические разработки и применять передовые идеи на непревзойдённом уровне. Погрузитесь в динамичную роль, где вы будете:

• Разрабатывать инновационные алгоритмы компьютерного зрения, используя передовые методы глубокого обучения.
• Повышать масштабируемость, стабильность и эффективность развёрнутых алгоритмов.
• Проводить исследования с акцентом на изучение семантики через различные формы данных, с упором на мультимодальность и понимание открытого мира.
• Сотрудничать с известными исследователями и межфункциональными командами для обмена, развития и реализации исследовательских планов.
• Публиковать и вносить вклад в исследования, напрямую влияющие на разработку продуктов Meta.

Идеальные кандидаты должны в настоящее время обучаться или уже иметь степень доктора философии в областях, связанных с компьютерным зрением и мультимодальным пониманием. От вас ожидается:

• Солидный опыт работы с Python и фреймворками машинного обучения или глубокого обучения.
• Портфолио, демонстрирующее значимые результаты, возможно, подтверждённое публикациями на престижных конференциях, таких как NeurIPS, ICML, или CVPR.
• Опыт организации экспериментов в области машинного обучения и работы с сложными, высокоразмерными данными из разных источников.
• Способность использовать эмпирические и теоретические исслед