Присоединяйтесь к нашей пионерской команде в Reality Defender
Возможность для Старшего прикладного ученого в области обработки изображений
В Reality Defender, пионере технологий безопасности и выпускнике Y Combinator и Comcast NBCUniversal LIFT Labs, мы специализируемся на передовом обнаружении глубоких подделок. Будучи визионерскими защитниками с поддержкой DCVC, наша передовая технология тщательно разработана экспертами с более чем 20-летним совокупным опытом в области машинного обучения, науки о данных и кибербезопасности. Нашей миссией является предоставление окончательного решения в борьбе с мошенническим текстовым, аудио и визуальным контентом с использованием современных и следующего поколения оборонительных моделей.
Ваша новая роль
Как Старший прикладной ученый (Визиономика), ваши обязанности будут включать:
- Исследование инновационных методов извлечения признаков и аугментации данных для детекции генеративных изображений/видео.
- Сотрудничество с ведущими учеными и инженерами нашей компании для улучшения интеграции и функциональности.
- Проведение тщательных исследований в области обнаружения изображений/видео глубоких подделок и интеграция этих открытий в продукты Reality Defender.
- Документирование результатов исследований для внутреннего обзора и подачи на академическую публикацию.
- Практическое программирование с использованием Python, PyTorch и облачных вычислительных платформ с поддержкой GPU, таких как AWS/GCP, для эффективной реализации и оценки новых идей.
О вас
Наш идеальный кандидат принесет:
- Степень доктора философии в технической области с минимальным опытом в области компьютерного зрения не менее 2 лет или степень магистра с более чем 5-летним опытом в этой области.
- Доказанный опыт публикаций академических исследований.
- Твердое понимание моделей диффузии и специализированные знания в области генерации глубоких подделок на основе диффузии.
- Минимум 2 года опыта программирования на Python с значительным опытом разработки моделей глубокого обучения с использованием PyTorch.
- Опыт авторства или участия в рецензируемых исследовательских работах в признанных форумах исследований в области ИИ/аудио/речи, таких как CVPR