Дата публикации
29.08.2024
Поделиться

Научный сотрудник в команду Industrial AI (ML Engineer in Scientific Computing and Multi-physics Simulation models)

Обязанности

Ищем исследователя для работы над разработкой и применением Foundation Models (базовых моделей) в области физических симуляций, а также для разработки мультимодальных систем, объединяющих крупные языковые модели (LLM) с математикой, физикой и астрономией.

Примерный список задач:

  • Разработка и применение Foundation Models для сложных физических симуляций, охватывающих широкий спектр задач в физике, астрономии и смежных дисциплинах.
  • Интеграция LLM с математическими и физическими методами для создания мультимодальных систем, способных к комплексному анализу и решению задач.
  • Моделирование и симуляция физических процессов с использованием передовых алгоритмов машинного обучения.
  • Создание и внедрение нейросимвольных и мультимодальных подходов для решения междисциплинарных задач, требующих глубокого понимания математики, физики и астрономии.
  • Исследование и развитие новых методов обработки и анализа данных, получаемых из различных источников, включая текст, числовые данные и визуализацию.
Eye

Требования

  • Глубокие знания в одной или нескольких областях: физика, математика, астрономия.
  • Опыт работы с крупными языковыми моделями и понимание принципов их работы, обучение маленьких моделей и модели ризонинга.
  • Навыки разработки мультимодальных моделей и систем.
  • Умение разрабатывать и анализировать сложные физические симуляции, опыт работы с PDE солверами и суррогатными моделями.
  • Развитые коммуникативные навыки, опыт менеджмента проектов с распределенными командами будет плюсом.
  • Опыт ведения исследовательской деятельности и написания научных статей.

Будет плюсом, если вы:

  • Имеете опыт работы с Foundation models в контексте физических симуляций.
  • Понимаете принципы нейросимвольных и мультимодальных подходов и умеете применять их для решения междисциплинарных задач.
  • Работали с астрономическими данными и умеете их анализировать с использованием машинного обучения.
Brain

Отправить резюме

Спасибо!

Что-то пошло не так. Попробуйте снова

Присоединяйтесь к AIRI в соцсетях