Faculty izstrādā progresīvus mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās risinājumus, kas paredzēti sarežģītu darbības izaicinājumu risināšanai aizsardzības, veselības aprūpes, finanšu pakalpojumu, sabiedrisko pakalpojumu un mazumtirdzniecības jomā. Uzņēmums sadarbojas ar organizācijām, lai izmantotu progresīvu mākslīgo intelektu, piemēram, valsts drošības, rezultātu prognozēšanas un procesu uzlabošanas jomās, īpaši uzsverot praktisku ietekmi, atbildīgu ieviešanu un ilgtspēju.
Mākslīgā intelekta drošības pētnieks – hibrīddarbs Londonā
Faculty pētnieka darbs ir vērsts uz transformatoru arhitektūras lielo valodas modeļu uzvedības izpratni un virzīšanu. Darbs apvieno rūpīgu MI drošības pētniecību, reproducējamus rīkus un praktiskus lietojumus.
Apraksts
- Pētīt MI drošības jautājumus, kas atbalsta uzticama MI atbildīgu ieviešanu
- Plānot un īstenot eksperimentus, lai izprastu un ietekmētu modeļu uzvedību
- Izmantot white-box un black-box pieejas, lai analizētu transformatoru arhitektūras lielos valodas modeļus
- Rakstīt modulāru, reproducējamu Python pētniecības programmatūru, izmantojot tādus rīkus kā PyTorch
- Veidot un uzturēt pētniecībai nepieciešamo infrastruktūru un tehniskos rīkus
- Dalīties ar rezultātiem akadēmiskās publikācijās, tehniskajos ziņojumos un prezentācijās
- Sadarboties ar vadošajiem zinātniekiem, lai noteiktu nepilnības literatūrā, pārbaudītu hipotēzes un izstrādātu pētniecības programmas
- Skaidrot tehniskos secinājumus vadošajām laboratorijām, valsts organizācijām, ārējiem partneriem un drošības institūtiem
Prasības
- Stingri mašīnmācīšanās un transformatoru arhitektūru pamati, īpaši lielo valodas modeļu jomā
- Praktiskas zināšanas par white-box un black-box interpretējamības metodēm, tostarp vadības vektoriem un mehānistisko interpretējamību
- Spēja no strukturētiem tehniskiem izaicinājumiem izsecināt labi formulētas hipotēzes
- Teicamas Python programmēšanas prasmes un pieredze ar dziļās mācīšanās ietvariem, piemēram, PyTorch
- Pierādāma pieredze tīras, modulāras pētniecības programmatūras izstrādē
- Pieredze koda pārvaldībā ar Git
- Skaidras saziņas prasmes, lai ziņojumos un prezentācijās izklāstītu sarežģītas tehniskās idejas un eksperimentu rezultātus
- Zinātkāra, rūpīga un analītiska pieeja pētniecībai
- Izpratne par MI drošības jautājumiem, piemēram, robustumu, novērtēšanu vai nenoteiktības kalibrēšanu
- Spēja norādīt, vai nepieciešams Apvienotās Karalistes darba vīzas sponsorējums
Priekšrocības
- Var apspriest nepilna darba laika darba iespējas
- Katru pieteikumu izskata cilvēks, nevis lēmumu pieņem MI
- MI rīkus var izmantot pētniecībai un gatavojoties intervijai
- No MI izmantotas intervijas piezīmju veikšanas var atteikties