Faculty розробляє передові рішення у сфері штучного інтелекту та машинного навчання для розв’язання складних операційних завдань в обороні, охороні здоров’я, фінансових послугах, державному секторі та роздрібній торгівлі. Компанія допомагає організаціям застосовувати сучасні технології ШІ в таких сферах, як національна безпека, прогнозування результатів і вдосконалення процесів, приділяючи особливу увагу практичному впливу, відповідальному впровадженню та сталому розвитку.
Науковий співробітник із безпеки ШІ — гібридний формат у Лондоні
Посада наукового співробітника у Faculty, присвячена розумінню та керуванню поведінкою великих мовних моделей на основі трансформерів. Робота поєднує ґрунтовні дослідження безпеки ШІ, відтворювані інструменти та практичне застосування.
Опис
- Досліджувати питання безпеки ШІ, що сприяють відповідальному впровадженню надійних систем ШІ
- Планувати й проводити експерименти для розуміння поведінки моделей і впливу на неї
- Застосовувати методи аналізу «білої» та «чорної» скриньки для дослідження великих мовних моделей на основі трансформерів
- Створювати модульне відтворюване дослідницьке програмне забезпечення на Python із використанням таких інструментів, як PyTorch
- Створювати й підтримувати інфраструктуру та технічні інструменти, необхідні для досліджень
- Поширювати результати через академічні публікації, технічні звіти та презентації
- Працювати зі старшими науковцями над виявленням прогалин у науковій літературі, перевіркою гіпотез і визначенням напрямів дослідницьких програм
- Пояснювати технічні результати передовим лабораторіям, державним організаціям, зовнішнім партнерам та інститутам безпеки ШІ
Вимоги
- Ґрунтовні знання машинного навчання та архітектур трансформерів, зокрема великих мовних моделей
- Практичне знання методів інтерпретованості «білої» та «чорної» скриньки, зокрема векторів керування та механістичної інтерпретованості
- Здатність формулювати обґрунтовані гіпотези на основі структурованих технічних завдань
- Високий рівень володіння Python і досвід роботи з фреймворками глибокого навчання, такими як PyTorch
- Підтверджений досвід створення чистого модульного дослідницького програмного забезпечення
- Досвід керування кодом за допомогою Git
- Навички чіткої комунікації для представлення складних технічних ідей і результатів експериментів у звітах та презентаціях
- Допитливий, ґрунтовний і аналітичний підхід до досліджень
- Знайомство з темами безпеки ШІ, такими як стійкість, оцінювання або калібрування невизначеності
- Здатність зазначити, чи потрібне спонсорство робочої візи у Великій Британії
Переваги
- Можливість обговорити часткову зайнятість
- Кожну заявку розглядає людина, а не оцінює ШІ
- Інструменти ШІ можна використовувати для досліджень і підготовки до співбесіди
- Від використання ШІ для ведення нотаток під час співбесіди можна відмовитися