DL/RL Researcher в лабораторию Cognitive AI Systems
Обязанности
Мы приглашаем исследователей в области нейросетевых методов обучения к лаборатории Cognitive AI Systems в AIRI, передовом исследовательском институте, специализирующемся на долгосрочных наукоемких проектах в области искусственного интеллекта.
В нашей команде мы фокусируемся на разработке новых нейросетевых архитектур, пост-трансформеров, методов обучения с подкреплением, мультимодальным моделями и планирования поведения. Один из наших текущих проектов состоит в разработке новых вариантов реализации нейросетевых трансфморных архитектор и новых методов их (до)обучения.
В этом проекте вы будете заниматься исследованием на стыке больших трансформенных языковых и мультимодальных моделей, обучения с подкреплением и методов планирования для реализации рассуждений по текстовым инструкциям. Ваши задачи будут включать анализ и обзор последних статей по теме, разработку новых алгоритмов.
Обязанности:
- Проведение исследований по различным направлениям нейросетевых методов обучения.
- Участие в выполнении проектов с индустриальными партнерами института; руководство работой по вышеуказанным направлениям в рамках таких проектов.
- Подготовка к публикации статей по материалам исследований, в т.ч. в журналы Q1 из базы Scopus (например, IEEE Robotic and Automation Letters) и на конференции уровня Core A* и A (например, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICRA, IROS)
Решаемые задачи: обучение агентов (языковых, мультимодальных, робототехнических), интеграция с системами компьютерного зрения и системами обработки языковых команд.
Требования
Великолепное знание Python (в том числе опыт работ с Python ML+DL фреймворками sklearn, numpy, pandas, pytorch, wandb)
Знание Docker
Высокая техническая грамотность (алгоритмический базис, опыт решения архитектурных проблем)
Глубокое понимание ML/DL алгоритмов и ключевых трансформерных архитектур. Опыт обучения и реализации трансформеров с нуля
Ответственность, нацеленность на результат, многозадачность
Будет большим плюсом:
Ученая степень кандидат технических или физико-математических наук, либо PhD в соответствующей области
Опыт научной работы в области нейросетевых моделей, публикация статей в Scopus, Web-of-Science
Опыт работы с JAX. Участие в соревнованиях по анализу данных на платформах Kaggle, AICrowd и других
Опыт работы с современными вычислительными кластерами, включая администрирование и распределение нагрузки.