Research Scientist - Mobile Optimization

В Meta Reality Labs Research (RLR) мы создаем будущее социальных взаимодействий с помощью технологий дополненной и виртуальной реальности. Наша миссия - сделать технологии VR и AR доступными для миллиардов людей по всему миру, улучшая способы связи независимо от физических расстояний. Мы на переднем крае создания взаимодействий через социальные VR и AR такими же естественными, как и разговоры лицом к лицу.

Мы рады объявить о вакансии для талантливого Научного Сотрудника, специализирующегося на Мобильной Оптимизации. На этой ключевой должности вы присоединитесь к нашей команде Мобильного Телеприсутствия, пионерам в области мобильной оптимизации для повышения телеприсутствия с высокой энергоэффективностью. Ваша работа будет напрямую влиять на производительность и внедрение будущих продуктов Meta ARVR и расширять границы мобильной эффективности.

• Исследовать и разрабатывать передовые алгоритмы оптимизации для повышения энергоэффективности на мобильных вычислительных платформах.
• Проектировать и улучшать процесс оптимизации для моделей телеприсутствия, интегрируясь беспрепятственно с нативными инструментариями для ускоренного внедрения на предстоящих платформах ARVR.
• Сотрудничать с исследователями в области ИИ и телеприсутствия для уточнения алгоритмов, достигая баланса между искажением изображения и задержкой передачи.
• Направлять архитектуру продукта и ускорять внедрение решений телеприсутствия, включая как стандартные, так и собственные аппаратные решения.

• Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии или в смежной технической области, полученная до начала работы.
• На данный момент получают или уже имеют докторскую степень в таких областях, как компьютерное зрение, машинное обучение или искусственный интеллект.
• По крайней мере 1 год соответствующего опыта работы в промышленности или научных исследованиях.
• Профессионализм в программировании на C/C++ и Python, а также знакомство с архитектурой GPU, CPU и аппаратных ускорителей ИИ.
• Опыт оптимизации приложений на базе ИИ для устройств на границе сети.
• Знакомство с фреймворками разработки, такими как OpenCV, PyTorch, TensorFlow Lite и ONNX.