释放人工智能开发的潜力
MBZUAI 正在招聘一名研究科学家，加入我们的基础模型研究所。基础模型研究所致力于推动研究，培养下一代人工智能构建者，并为知识驱动的经济做出变革性贡献。
作为我们团队的一部分，您将有机会与世界级的研究人员、数据科学家和工程师一起，参与前沿基础模型训练，解决人工智能开发中最根本和最具影响力的挑战。
您将参与开发具有突破性的人工智能解决方案，这些方案有潜力重塑整个行业。战略性和创新性的问题解决能力将对我们建立高性能深度学习计算的全球中心至关重要，推动有影响力的发现，激励下一代人工智能先锋。
我们正在开创 PAN（物理、代理和网络）世界模型的开发——下一代基础模型，以释放超越语言的机器智能。我们的使命是解决世界建模的基本挑战，并为下一代机器推理建立新的范式。
主要职责：
• 开发基础世界模型，以准确模拟物理世界。
• 与工程和数据团队合作，解决在大规模集群上训练世界模型的关键挑战。
• 开发指标和评估基准，以更好地评估模型性能。
• 设计和实施可扩展高效的数据标注流程，以确保为训练和评估提供高质量的标注数据。
• 优化推理效率，以实现实时交互。
关注领域：
• 可扩展训练系统：开发和优化基础设施，以大规模训练多模态 LLM 和视频扩散模型。
• 高效数据管道：构建可扩展的视频数据管道和标注框架，以支持高质量的训练数据。
• 推理优化：通过优化和蒸馏技术提高推理效率，以实现实时交互。
• 视觉标记化：开发将视觉特征离散化为标记的方法，以改善模型表示。
• 定量评估：建立严格的基准，以评估物理准确性、可控性和智能。
• 视频预训练的规模法则：研究规模法则原则，以指导高效的视频预训练策略。
要求：
• 拥有机器学习或计算机科学的硕士或博士学位，或具有同等的行业经验。
• 在大型集群上进行大规模模型训练（LLM 或扩散模型）的经验。
• 具有最先进的视频生成模型的实践经验。
• 在构建和优化大规模视频数据管道方面的经验。
• 出色的问题解决和故障排除能力，以应对复杂的技术挑战。
• 在深度学习框架（如 PyTorch）方面具有强大的系统和工程专业知识。
• 强大的沟通和协作能力，以有效进行跨职能团队合作。
• 能够在快速发展的研究领域中驾驭模糊性并推动项目进展。
福利：
我们提供一个协作和动态的工作环境，职业成长和发展的机会，以及具有竞争力的薪资待遇。
其他：
我们是一个平等机会的雇主，致力于多样性、公平和包容。 
阿布扎比