Starszy inżynier ML (badania nad sztuczną inteligencją, fizyczna sztuczna inteligencja)

O Nebiusie: Nebius wyznacza nową erę w infrastrukturze chmurowej dla globalnej gospodarki opartej na sztucznej inteligencji. Budujemy kompleksową platformę chmurową AI, która wspiera programistów i przedsiębiorstwa od szkolenia danych i modeli po wdrożenie produkcyjne, bez kosztów i złożoności budowania dużej wewnętrznej infrastruktury AI/ML. Zbudowany przez inżynierów dla inżynierów.

Od orkiestracji procesorów graficznych na dużą skalę po optymalizację wnioskowania - jesteśmy odpowiedzialni za trudne problemy związane z obliczeniami, pamięcią masową, siecią i zastosowaną sztuczną inteligencją. Jesteśmy notowani na giełdzie Nasdaq (NBIS) z siedzibą w Amsterdamie. Mamy globalny zasięg z ośrodkami badawczo-rozwojowymi w Europie, Wielkiej Brytanii, Ameryce Północnej i Izraelu.

Nasz zespół liczący ponad 1500 osób składa się z setek inżynierów posiadających głęboką wiedzę specjalistyczną w zakresie sprzętu, oprogramowania oraz badań i rozwoju sztucznej inteligencji. RolaTa rola przypada Nebius AI R&D, zespołowi zajmującemu się badaniami stosowanymi w dziedzinie sztucznej inteligencji. Nasze badania nad fizyczną sztuczną inteligencją mają na celu zbudowanie inteligentnych agentów, którzy potrafią postrzegać, rozumować i działać w świecie fizycznym.

Obszary badawcze obejmują: Modele wizjonersko-językowe do ogólnego sterowania robotyką Wzmocnienie i uczenie się przez naśladownictwo na podstawie demonstracji, symulacji i doświadczeń w świecie rzeczywistym Skalowalne gromadzenie, generowanie i weryfikacja multimodalnych danych ucieleśnionych Symulacja, modele świata i transfer z symulatora do rzeczywistości Wykrywanie multimodalne, w tym wzrok, dotyk, siła i propriocepcja Zmodyfikujesz duże modele podstawowe i algorytmy uczenia się dla agentów robotycznych, stworzysz prototypy nowych możliwości w symulacji i zweryfikujesz obiecujące podejścia do systemy świata rzeczywistego. Wyniki często prowadzą do współpracy z sąsiadującymi zespołami badawczymi, infrastrukturalnymi i inżynieryjnymi, gdzie ustalenia są skalowane i stosowane w praktyce. Obecnie poszukujemy inżynierów ML wyższego szczebla i personelu do pracy nad badaniami w takich obszarach, jak: Modele wizja-język-działanie i multimodalne modele podstawowe dla robotyki Uczenie się przez wzmacnianie, uczenie się przez naśladownictwo i uczenie się na podstawie demonstracji Skalowalne pozyskiwanie i generowanie danych dotyczących ludzi, robotów i symulowanych interakcji Modele świata, planowanie i kontrola oparta na modelach Transfer z symulacji do rzeczywistości, adaptacja domeny i solidna ocena polityki Zręczne manipulacje, kontrola całego ciała i roboty-agenci ogólnego przeznaczenia Oto przykłady Twoich obowiązków: Projektowanie, wdrażanie, szkolenie i ocena dużych modeli i algorytmów uczenia się dla robotów.

Opracowywanie architektur wizja-język-działanie, które łączą multimodalną percepcję i rozumienie języka z kontrolą fizyczną. Badanie metod uczenia się przez wzmacnianie i uczenia się przez naśladownictwo w przypadku celów rzadkich, opóźnionych lub trudnych do zweryfikowania. Tworzenie skalowalnych metod dla celów włączanie demonstracji, danych teleoperacyjnych, wideo, trajektorii symulacji i doświadczenia autonomicznych robotów do podstawowych modeli Projektowanie metodologii przechwytywania, zbiorów danych, protokołów ewaluacji i potoków jakości danych do ucieleśnionego uczenia się Tworzenie środowisk symulacyjnych i przeprowadzanie eksperymentów symulacyjnych do rzeczywistych na fizycznych platformach robotycznych Badanie planowania, generowania kierowanego i przeszukiwania trajektorii działania Prototypowanie nowych możliwości w obszarach takich jak zręczna manipulacja, manipulacja mobilna i kontrola całego ciała Pisanie solidnego i rozproszonego oprogramowania badawczego infrastrukturę szkoleniową umożliwiającą szybkie eksperymentowanie Współpracę z zespołami badawczymi i inżynieryjnymi w celu przełożenia obiecujących pomysłów na niezawodne systemy w świecie rzeczywistym Przekazywanie wyników za pośrednictwem raportów technicznych, wydań open source, demonstracji i publikacji badawczych Oczekujemy, że od kandydata: Dogłębnego zrozumienia teoretycznych podstaw uczenia maszynowego, uczenia się przez wzmacnianie lub uczenia się za pomocą robotów Głębokiej wiedzy specjalistycznej w co najmniej jednym odpowiednim obszarze, takim jak uczenie się przez wzmacnianie, uczenie się przez naśladownictwo, multimodalne modelowanie generatywne, wizja komputerowa, robotyka, planowanie lub kontrola Doświadczenie w szkoleniu i ocenie nowoczesnego głębokiego uczenia się modele, w tym modele oparte na transformatorach lub modele fundamentów multimodalnych.

Duże doświadczenie w szkoleniu dużych modeli w wielu węzłach obliczeniowych. Silne umiejętności inżynierii oprogramowania i projektowania algorytmów; korzystamy przede wszystkim z doświadczenia Python Deep z nowoczesnym frameworkiem do głębokiego uczenia się; głównie używamy JAX Doświadczenie w projektowaniu, wykonywaniu i analizowaniu eksperymentów związanych z uczeniem maszynowym z odpowiednią rygoryzmem statystycznym Umiejętność formułowania znaczących pytań badawczych, projektowania eksperymentów sprawdzających jasne hipotezy i wyciągania możliwych do obrony wniosków Doświadczenie we wdrażaniu pomysłów badawczych i szybkim iterowaniu w modelowaniu, danych, infrastrukturze i ocenie Silne zdolności komunikacyjne i przywódcze, w tym zdolność do współpracy między dyscyplinami badawczymi i inżynieryjnymi Możliwość jasnego dokumentowania wyników badań i wnoszenia wkładu w raporty techniczne lub publikacje badawcze Miło mieć: Doświadczenie w pracy z robotami w świecie rzeczywistym i symulacjami robotów Doświadczenie w zakresie zręcznej manipulacji, manipulacji całymi ramionami, manipulacji mobilnej lub robotyki humanoidalnej Doświadczenie w zakresie wykrywania multimodalnego, w tym sygnałów dotykowych, siły-momentu, głębokości i sygnałów proprioceptywnych Doświadczenie w zbieraniu demonstracji na ludziach poprzez teleoperację, przechwytywanie ruchu, urządzenia przenośne lub obserwację Doświadczenie w opracowywaniu lub po szkoleniu modeli wizjonersko-językowych, modeli wizjonersko-językowo-akcji lub modeli wideo i świata Doświadczenie w technikach głębokiego uczenia się przez wzmacnianie, takich jak RL offline, metody aktora krytycznego, PPO, nagroda modelowanie, uczenie się preferencji lub RL oparty na modelach Znajomość narzędzi i symulatorów robotyki, takich jak MuJoCo, Isaac Sim, Isaac Lab, PyBullet, ROS lub równoważnych systemów Znajomość skalowalnych technik szkoleniowych, takich jak FSDP lub ZeRO, FlashAttention, szkolenia o mieszanej precyzji, kwantyzacja i rozproszone punkty kontrolne Doktorat z informatyki, robotyki, uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji lub pokrewnej dziedziny technicznej lub równoważna praktyka doświadczenie Dokumentacja w zakresie wpływowych publikacji, wkład w oprogramowanie typu open source lub wdrożone systemy robotyczne Doświadczenie w inżynierii dużych rozproszonych systemów przetwarzania danych, symulacji lub uczenia modeli Historia budowania i dostarczania produktów lub prototypów badawczych w dynamicznym środowisku przypominającym start-up Pasja do przenoszenia badań z kontrolowanych eksperymentów do wydajnych, niezawodnych systemów robotycznych w świecie rzeczywistym Doskonała znajomość języka angielskiego, z dużymi umiejętnościami pisania technicznego, prezentacji i komunikacji Biegłość w zakresie współczesnych praktyk inżynierii oprogramowania, w tym kontroli wersji, testowania, przeglądu kodu i CI/CD Korzyści i Korzyści: Konkurencyjne wynagrodzenie Możliwość rozwoju zawodowego i uczenia się Elastyczność i własność Kultura współpracy i innowacyjności Możliwość pracy nad wpływowymi projektami AI Międzynarodowe środowisko i utalentowane zespoły Jak to jest pracować w Nebius: Szybkość działania - Odważne myślenie - Ciągły rozwój - Znaczący wpływ - Zaufanie i prawdziwa własność - Możliwość kształtowania przyszłości AI Oświadczenie o równych szansach: Nebius jest pracodawcą zapewniającym równe szanse. Zależy nam na wspieraniu włączającego i zróżnicowanego miejsca pracy oraz zapewnianiu równych możliwości zatrudnienia we wszystkich aspektach zatrudnienia.

Nie dyskryminujemy ze względu na rasę, kolor skóry, religię, płeć (w tym ciążę), pochodzenie narodowe, pochodzenie, wiek, niepełnosprawność, informacje genetyczne, stan cywilny, status weterana, orientację seksualną, tożsamość lub ekspresję płciową lub jakąkolwiek inną cechę chronioną przez obowiązujące prawo. Kandydaci muszą posiadać zezwolenie na pracę w kraju, w którym składają wniosek, a jako warunek zatrudnienia będą zobowiązani do przedstawienia dowodu potwierdzającego uprawnienia do zatrudnienia. Jeśli potrzebujesz zakwaterowania w trakcie procesu aplikacyjnego, daj nam znać.

Pierwotnie opublikowany w Himalajach