Inżynier ds. badań, SysML - FAIR

Meta poszukuje inżynierów ds. badań, którzy dołączą do Fundamental AI Research (FAIR). Zależy nam na rozwoju dziedziny sztucznej inteligencji poprzez fundamentalny postęp w technologiach ułatwiających interakcję i zrozumienie naszego świata. Poszukujemy osób, które pasjonują się rozwiązywaniem problemów systemowych, aby w sposób zrównoważony przyspieszyć nasze osiągnięcie inteligencji na poziomie ludzkim.

Kandydaci będą mieli okazję dokonać fundamentalnych postępów w systemach i zastosować swoje pomysły na niespotykaną dotąd skalę. Misją badań SysML prowadzonych przez Meta FAIR jest podnoszenie stanu sztucznej inteligencji poprzez innowacje w ramach otwartej nauki. Badamy, projektujemy i budujemy systemy i infrastruktury uczenia maszynowego na dużą skalę, kierując się zasadą projektowania użyteczności, wydajności i zrównoważonego rozwoju.

Niektóre aspekty tej roli obejmują umożliwienie rozproszonego szkolenia na niespotykaną dotąd skalę poprzez udoskonalenia i rozwój biblioteki szkoleniowej oraz komponentów autorskich, takich jak cuBLAS, cuDNN, FlashAttention, przyspieszenie wydajności szkoleń poprzez wspólne projektowanie sprzętu i oprogramowania. ObowiązkiPrzeprowadzanie najnowocześniejszych badań w celu rozwoju nauki i technologii systemów uczenia maszynowego* Wykonywanie badań umożliwiających poznanie semantyki danych (obrazów, wideo, tekstu, dźwięku i innych modalności)* Opracowywanie lepszych modeli systemów AI opartych na danych projektowanie i optymalizacja* Wkład w badania prowadzące do innowacji w zakresie: skalowalnych systemów uczenia maszynowego, zasobooszczędnego skalowania danych i algorytmów AI oraz architektur sieci neuronowych, pamięci i energooszczędnych systemów AI, zrównoważonych środowiskowo systemów AI i projektów sprzętu* Współpraca z badaczami i partnerami wielofunkcyjnymi, w tym komunikowanie planów badawczych, postępów i wyników* Publikowanie wyników badań i wnoszenie wkładu w badania mające wpływ na rozwój produktów MetaKwalifikacje Licencjat w dziedzinie informatyki, inżynierii komputerowej, odpowiedniej dziedziny technicznej lub równoważnej praktyki doświadczenie* Tytuł magistra w dziedzinie informatyki, inżynierii komputerowej lub równoważne doświadczenie praktyczne* Ponad 4 lata doświadczenia branżowego w danej dziedzinie w obszarach związanych z rozwojem systemów, architekturami komputerów, kompilatorami i językami programowania, uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją* Doświadczenie z Pythonem, C++, C, Rust lub innymi pokrewnymi językami oraz z frameworkiem PyTorch* Doświadczenie w tworzeniu i optymalizacji systemów do realizacji uczenia maszynowego na dużą skalę* Doświadczenie w opracowywaniu modeli opartych na danych i eksperymentach w systemach rzeczywistych oraz wdrażaniu projektów w celu optymalizacji systemów AI* Doświadczenie ze skalowalnymi systemami uczenia maszynowego, zasobooszczędnym skalowaniem danych i algorytmów AI lub architekturami sieci neuronowych* Doświadczenie w rozwiązywaniu złożonych problemów i porównywaniu alternatywnych rozwiązań, kompromisów i różnych perspektyw w celu określenia ścieżki naprzód* Doświadczenie w pracy i komunikacji międzyfunkcyjnej w środowisku zespołowym Doktorat w dziedzinie informatyki, inżynierii komputerowej, odpowiedniej dziedziny technicznej lub równoważne doświadczenie praktyczne* Wykazany ciągły rozwój umiejętności AI (np. inżynieria podpowiedzi/kontekstu, orkiestracja agentów) i bycie na bieżąco z pojawiającymi się technologiami AI* Doświadczenie przestrzeganie i wdrażanie odpowiedzialnych, etycznych praktyk związanych ze sztuczną inteligencją (np. ocena ryzyka, łagodzenie stronniczości, przeglądy jakości i dokładności)* Udokumentowane doświadczenie w badaniach i inżynierii oprogramowania poprzez doświadczenie zawodowe, konkursy kodowania lub szeroko stosowany wkład w repozytoriach open source (np. GitHub)* Udokumentowane osiągnięcia w osiąganiu znaczących wyników, potwierdzone grantami, stypendiami, patentami, a także publikacjami na wiodących warsztatach, czasopismach lub konferencjach, takich jak MLSys, ISCA, ASPLOS, HPCA, PLDI, CGO, NeurIPS, ICML, ICLR lub podobne* Wykazana umiejętność integracji narzędzi AI w celu optymalizacji/przeprojektowania przepływów pracy i uzyskania mierzalnego wpływu (np. wzrost wydajności, poprawa jakości) Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/research-engineer-sysml-fair-meta