Faculty razvija vrhunske rešitve na področju umetne inteligence in strojnega učenja, namenjene reševanju zapletenih operativnih izzivov na področjih obrambe, zdravstva, finančnih storitev, javnih storitev in maloprodaje. Podjetje sodeluje z organizacijami pri uporabi napredne umetne inteligence na področjih, kot so nacionalna varnost, napovedovanje izidov in izboljševanje procesov, pri čemer daje poudarek praktičnim učinkom, odgovorni uvedbi in trajnosti.
Raziskovalni znanstvenik za varnost umetne inteligence – hibridno delo v Londonu
Delovno mesto raziskovalnega znanstvenika je osredotočeno na razumevanje in usmerjanje vedenja velikih jezikovnih modelov, temelječih na transformatorjih, pri Facultyju. Delo združuje rigorozne raziskave varnosti umetne inteligence, ponovljiva orodja in praktične aplikacije.
Opis
- Raziskovati vprašanja varnosti umetne inteligence, ki podpirajo odgovorno uvajanje zaupanja vredne umetne inteligence
- Načrtovati in izvajati poskuse za razumevanje in vplivanje na vedenje modelov
- Uporabljati white-box in black-box pristope za analizo velikih jezikovnih modelov, temelječih na transformatorjih
- Pisati modularno in ponovljivo raziskovalno programsko opremo v Pythonu z orodji, kot je PyTorch
- Ustvarjati in podpirati infrastrukturo ter tehnična orodja, potrebna za raziskave
- Rezultate deliti prek akademskih objav, tehničnih poročil in predstavitev
- Sodelovati z višjimi znanstveniki pri prepoznavanju vrzeli v literaturi, preverjanju hipotez in opredeljevanju raziskovalnih programov
- Tehnične ugotovitve pojasnjevati vodilnim laboratorijem, vladnim organizacijam, zunanjim partnerjem in inštitutom za varnost umetne inteligence
Zahteve
- Dobro poznavanje strojnega učenja in arhitektur transformatorjev, zlasti velikih jezikovnih modelov
- Delovno poznavanje white-box in black-box metod interpretabilnosti, vključno z usmerjevalnimi vektorji in mehanistično interpretabilnostjo
- Sposobnost oblikovanja dobro zastavljenih hipotez iz strukturiranih tehničnih izzivov
- Napredno znanje programiranja v Pythonu in izkušnje z ogrodji za globoko učenje, kot je PyTorch
- Dokazane izkušnje z izdelavo čiste in modularne raziskovalne programske opreme
- Izkušnje z upravljanjem kode z Gitom
- Jasne komunikacijske spretnosti za predstavitev kompleksnih tehničnih zamisli in eksperimentalnih ugotovitev v poročilih in predstavitvah
- Radoveden, rigorozni in analitični pristop k raziskovanju
- Poznavanje tem varnosti umetne inteligence, kot so robustnost, evalvacija ali kalibracija negotovosti
- Sposobnost navesti, ali je potrebno sponzorstvo delovnega vizuma za Združeno kraljestvo
Ugodnosti
- O možnostih dela s krajšim delovnim časom se je mogoče dogovoriti
- Vsako prijavo pregleda oseba, ne odloči pa umetna inteligenca
- Orodja umetne inteligence se lahko uporabljajo za raziskave in pripravo na razgovor
- Uporabo umetne inteligence za zapisovanje opomb med razgovorom je mogoče zavrniti