Naukowiec (generatywna sztuczna inteligencja wizualna i modele świata)

<h3><strong>O Graphcore</strong></h3> <p><span data-teams="true">W Graphcore budujemy przyszłość obliczeń AI. Jesteśmy zespołem ekspertów w dziedzinie półprzewodników, oprogramowania i sztucznej inteligencji, z głębokim doświadczeniem w tworzeniu kompletnego stosu obliczeniowego AI - od krzemu i oprogramowania po infrastrukturę w skali centrum danych. Jako część Grupy SoftBank, poparta znaczącymi długoterminowymi inwestycjami, dostarczamy kluczową technologię do szybko rozwijającego się ekosystemu AI SoftBank.

Aby sprostać ogromnym i ekscytującym możliwościom AI, Graphcore powiększa swoje zespoły na całym świecie. Łączymy najzdolniejsze umysły, aby rozwiązywać najtrudniejsze problemy w miejscu, w którym każdy ma możliwość wywarcia wpływu na firmę, nasze produkty i przyszłość sztucznej inteligencji.<br><br></span></p> <h3>Podsumowanie stanowiska</h3> <p class="p1">Jako pracownik naukowy w Graphcore będziesz rozwijać badania nad sztuczną inteligencją na styku wizualnego modelowania generatywnego, uczenia się multimodalnego, modeli świata i uczenia maszynowego uwzględniającego sprzęt. Poznasz nowe architektury modeli, metody szkolenia i strategie wdrażania z aplikacjami w ucieleśnionej sztucznej inteligencji, robotyce i systemach autonomicznych. Przykładowe kierunki badań mogą obejmować wydajne generowanie wideo, modele oparte na rozpowszechnianiu i przepływie, uczenie się reprezentacji multimodalnej, modele świata dla agentów lub analizę wpływu pojawiających się obciążeń związanych z generatywną sztuczną inteligencją na przyszłe akceleratory sztucznej inteligencji.<br><br>Rola ta leży na styku pionierskich badań nad modelami i sprzętu AI.

Specjalistyczny sprzęt był kluczowym czynnikiem postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji w ciągu ostatniej dekady i wierzymy, że algorytmy sztucznej inteligencji uwzględniające sprzęt i rozwój sprzętu uwzględniający sztuczną inteligencję będą nadal mieć kluczowe znaczenie dla rozwoju tej dziedziny. Poszukujemy badaczy i inżynierów posiadających wiedzę teoretyczną, ocenę praktyczną i umiejętności wdrożeniowe, aby przekształcić ambitne pomysły w rygorystyczne eksperymenty, publikacje i spostrzeżenia techniczne, które wpływają na przyszłość obliczeń AI.<br><br></p> <h3><strong>Zespół</strong></h3> <p class="p1">Graphcore Research uczestniczy zarówno w badaniach podstawowych, jak i stosowanych, aby scharakteryzować wymagania obliczeniowe inteligencji maszyn i wykazać, w jaki sposób sprzęt może napędzać kolejną generację innowacyjnych modeli sztucznej inteligencji. Publikujemy na wiodących konferencjach poświęconych AI/ML, w tym NeurIPS, ICML i ICLR, a także specjalistycznym warsztatom oraz współpracujemy z innymi zespołami badawczymi i organizacjami na całym świecie.</p> <p class="p1">Jesteśmy dumni z tego, że jesteśmy zespołem wspierającym i współpracującym, w którym organizujemy się wokół indywidualnych zainteresowań badawczych i wspólnie rozwiązujemy problemy.

Nasza praca obejmuje wydajne obliczenia, skalowanie modeli, rozproszone szkolenie i wnioskowanie oraz modele sztucznej inteligencji dla wielu modalności i aplikacji, w tym danych opartych na sekwencjach i wykresach. Mamy siedziby w Londynie, Cambridge i Bristolu, a projekty i dyskusje obejmują wszystkie nasze lokalizacje.</p> <p class="p1">Być może najlepszym sposobem, aby zorientować się, o co nam chodzi, jest przeczytanie jednego z naszych <span class="s1">artykułów </span>lub artykułu na naszym <span class="s1">blogu</span>. Jeśli nie możesz się doczekać pracy nad najnowocześniejszą sztuczną inteligencją i chcesz pomóc w kształtowaniu sprzętu i oprogramowania, które napędzają przyszłość obliczeń AI, chętnie usłyszymy od Ciebie!<br><br></p> <h3 class="p1"><strong>Obowiązki i obowiązki</strong></h3> <ul> <li class="p2">Opracowuj i oceniaj nowe pomysły w zakresie wizualnej generatywnej sztucznej inteligencji, modelowania multimodalnego i modeli świata, od wstępnej hipotezy po eksperyment projektowanie, wdrażanie, analiza i publikacja.</li> <li class="p2">Przygotuj, przedstaw i zaprezentuj swoją pracę na konferencjach i warsztatach poświęconych sztucznej inteligencji.</li> <li class="p2">Współpracuj z badaczami, inżynierami oprogramowania i zespołami zajmującymi się krzemem, aby zrozumieć, w jaki sposób pojawiające się obciążenia AI mogą kształtować przyszły sprzęt i oprogramowanie Graphcore oraz być przez nie kształtowane.</li> </ul> <h3><br>O Tobie:</h3> <p>Niezbędne:</p> <ul> <li>Doświadczenie magisterskie, doktoranckie lub równoważne w dyscyplinie technicznej (np. matematyka, statystyka, informatyka, fizyka, chemia, inżynieria biomedyczna).</li> <li>Doświadczenie w zakresie wizualnej generatywnej sztucznej inteligencji, zrozumienia wizualnego lub modeli świata.</li> <li>Doskonałe umiejętności programowania w języku Python przy użyciu nowoczesnego frameworku głębokiego uczenia się, np.

PyTorch lub JAX.</li> <li>Znajomość podstaw głębokiego uczenia się, w tym architektury modeli, optymalizacja, ocena i skalowanie.</li> <li>Umiejętność projektowania, wykonywania, analizowania i jasnego komunikowania eksperymentów ML.</li> <li>Podstawy matematyczne wspierające powyższe, w tym rachunek różniczkowy, teoria prawdopodobieństwa i algebra liniowa.</li> <li>Dowody zdolności badawczych, takie jak zgłoszenia na konferencje lub warsztaty, publikacje, raporty techniczne, projekty open source lub wpływowe badania przemysłowe.</li> </ul> <p>Pożądane:</p> <ul> <li class="p1">Doświadczenie w wnioskowaniu lub generowaniu multimodalnym, modelach uwarunkowanych działaniem, wcielonej sztucznej inteligencji, robotyce lub systemach autonomicznych.</li> <li class="p1">Programowanie niższego poziomu w celu zwiększenia wydajności sprzętu, np. C++/CUDA/Triton.</li> <li class="p1">Praktyczna znajomość zagadnień sprzętowych do głębokiego uczenia się, takich jak równoległość, hierarchia pamięci, silniki wektorów i macierzy, przenoszenie danych, ograniczenia przepustowości i wąskie gardła wydajności.</li> <li class="p1">Praktyczna znajomość stosów oprogramowania do głębokiego uczenia się, takich jak kompilacja grafów, fuzja jądra, operacje XLA/ATen, strumienie i wykonywanie asynchroniczne.</li> </ul> <p> </p> <h3><strong>Świadczenia</strong></h3> <p>Oprócz konkurencyjnego wynagrodzenia Graphcore oferuje elastyczną pracę, hojną politykę urlopów rocznych, prywatne ubezpieczenie medyczne i plan pieniężny zdrowotny, plan dentystyczny, emeryturę (do 5%), ubezpieczenie na życie i ochronę dochodów. Mamy hojną politykę dotyczącą urlopów rodzicielskich i program pomocy dla pracowników (który obejmuje opiekę zdrowotną, wsparcie w zakresie dobrego samopoczucia psychicznego i wsparcie w żałobie).

Oferujemy szeroki wybór zdrowej żywności i przekąsek w naszym centralnym biurze w Bristolu i posiadamy własny bar barista! Jesteśmy otwarci na ludzi z różnych środowisk i o różnym doświadczeniu; jesteśmy zaangażowani w budowanie włączającego środowiska pracy, które sprawia, że ​​Graphcore jest wspaniałym domem dla każdego. Oferujemy proces równych szans i rozumiemy, że istnieją widoczne i niewidoczne różnice między nami wszystkimi.

Możemy zapewnić elastyczne podejście do rozmowy kwalifikacyjnej i zachęcić Cię do rozmowy z nami na czacie, jeśli potrzebujesz uzasadnionych dostosowań.</p> <p><em data-stringify-type="italic">Aplikanci na to stanowisko muszą posiadać prawo do pracy w Wielkiej Brytanii. Niestety w tej chwili nie możemy zapewnić sponsorowania wiz ani wsparcia przy składaniu wniosków wizowych</em></p>