Науковий співробітник, відкриття матеріалів, Сан-Франциско

В Google DeepMind ми цінуємо різноманітність досвіду, знань, тла та точок зору, використовуючи ці якості для створення глибокого впливу. Ми зобов'язані надавати рівні можливості зайнятості незалежно від статі, раси, релігії чи переконань, етнічного чи національного походження, інвалідності, віку, громадянства, стану шлюбу або домашнього партнерства, сексуальної орієнтації, гендерної ідентичності, вагітності або пов'язаних з нею умов (включаючи грудне вигодовування) або будь-якої іншої основи, захищеної відповідним законодавством. Якщо вам потрібен пристосування через інвалідність або потребу, не соромтеся повідомити нам про це. Стисло Наука грає критичну роль у всьому, що ми робимо в Google DeepMind. Надихаючись наукою з самого початку, ми створили кращі алгоритми. Тепер наша мета - використовувати наш набір інструментів для прискорення наукового відкриття. Проекти, як-от AlphaFold і AlphaTensor, відображають потенціал нашого підходу. Збираючи спеціалістів зі знаннями в галузях, таких як машинне навчання, фізика, хімія, біологія, ми віримо, що зможемо розробити інноваційні методи, які відкриють нові границі можливостей і допоможуть вирішити деякі з найбільших проблем, що стоять перед людством. Про нас Штучний інтелект може бути одним з найбільших благ, що їх людство зуміло винаходити. В Google DeepMind ми - команда науковців, інженерів, експертів з машинного навчання та інших, які співпрацюють для того, щоб розширювати границі цієї галузі. Ми використовуємо наші технології для загального суспільного блага та наукового відкриття, співпрацюємо з іншими у вирішенні життєво важливих проблем і приділяємо першочергову увагу безпеці та етиці. Ваша роль Як науковому досліднику очікується, що ви використаєте свій досвід досліджень для роботи з експертами в області машинного навчання наших програм природничих наук. Конкретно, ви будете тісно співпрацювати з командами по хімії квантів і матеріалів. Основні обов'язки: Включитися в існуючі дослідницькі зусилля в Науковій програмі для вирішення значних проблем за допомогою вашого досвіду у галузі обчислювальної хімії або науки про матеріали. Співпрацювати з дослідниками та інженерами машинного навчання для розробки унікальних методів машинного навчання, спеціально адаптованих для природничих наук, особливо квантової хімії та твердого тіла фізики. Повідомляти і презентувати результати досліджень і розробок, як внутрішньо, так і зовні, усно і письмово. Заохочувати та брати участь в командних колабораціях для досягнення дослідницьких цілей у якісних наукових ініціативах. Про вас Наступні навички та досвід вважаються ідеальними для успіху в ролі наукового дослідника в нашій команді по виявленню матеріалів: Мінімальні кваліфікаційні вимоги Сильні математичні та фізичні навички. PhD або еквівалентний дослідницький досвід. Визначений досвід в створенні нового програмного забезпечення для перетворення дослідницьких ідей в ефективний та зручний для обслуговування код. Досвід у сприянні до успіху в обчислювальній хімії, методах електронної структури або фізиці складених матеріалів. Досвід використання коду квантової хімії (наприклад, VASP, QuantumESPRESSO, GPAW). Крім того, наступні кваліфікації є перевагою: Бажані кваліфікації Досвід сприяння коду квантової хімії (наприклад, PySCF, QuantumESPRESSO, GPAW, VASP). Досвід застосування технік машинного навчання до виявлення і проектування матеріалів. Пристрасть до прискорення наукового відкриття за допомогою інноваційних технологій! Застосовуються конкурентоспроможні зарплати.