Mitglied des technischen Stabs, Forschung

WER WIR SIND Odyssey https://odyssey.ml ist ein KI-Labor, das bahnbrechende allgemeine Weltmodelle entwickelt: kausale, multimodale Systeme, die lernen, die Welt über lange Zeiträume vorherzusagen und mit ihr zu interagieren. Diese grundlegende Technologie verspricht, die Robotik, Wissenschaft, Gesundheitsversorgung, Bildung, Gaming, Verteidigung und darüber hinaus zu revolutionieren. Die Gründer von Odyssey haben zuvor die komplexeste Anwendung von physikalischer KI entwickelt: selbstfahrende Autos. Sie haben nun ein weltklasse-Forschungsteam aus DeepMind, Tesla, Waymo, Meta, Apple und Wayve zusammengebracht, das bedeutende Beiträge zu Sprachmodellen (DeepMind Gemini), Videomodellen (DeepMind Veo), Weltmodellen (Wayve GAIA) und autonomen Systemen (Tesla FSD) geleistet hat. Odyssey hat erhebliches Venture-Kapital von GV, Amazon, AMD, EQT, NVIDIA, Natural Capital, In-Q-Tel, Elad Gil, Jeff Dean, Guillermo Rauch, Garry Tan, Kyle Vogt und Forschern von OpenAI, DeepMind, MSL, Recursive und Thinking Machines erhalten. WAS WIR SUCHEN Wir suchen nach tief technischem Personal, das in den Bereichen Videoerstellung, multimodale, Robotik, autonome Fahrzeuge und angrenzende Felder arbeitet. Egal, ob Sie von Grund auf bauen, Trainingsläufe skalieren oder an der Inferenz arbeiten, wir suchen nach Menschen, die eine Idee nehmen und sie realisieren können. Was Sie tun werden - Die Grenzen dessen, was Weltmodelle können, über den aktuellen Stand von Diffusions- und Transformer-Ansätzen hinaus erweitern. Das könnte neue Architekturen, neue Trainingsparadigmen oder neue Möglichkeiten der Darstellung von Zeit, Dynamik und Interaktion bedeuten. - Ideen von der Hypothese bis zum Experiment und zum funktionierenden Prototyp umsetzen. - Experimente, verteilte Trainings- und Inferenzsysteme entwerfen und durchführen, die Durchbrüche ermöglichen, und die Ergebnisse in Modelle überführen, die reale Benutzer nutzen. - Schulter an Schulter mit Forschung und Ingenieurwesen zusammenarbeiten. Gute Arbeit hier wird von beiden Seiten als ihre eigene anerkannt. - Zur wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Kultur des Labors beitragen: Veröffentlichung in relevanten Bereichen, Entwicklung von Werkzeugen, die über das Projekt hinaus Bestand haben, und Engagement mit der breiteren Gemeinschaft, die dieses Feld formt. Wer Sie sind - Tief technisch, mit einer Erfolgsbilanz in generativer Modellierung, Video, multimodalem Lernen, großen ML-Systemen oder angrenzenden Bereichen. Sie haben entweder Arbeit geleistet, die das Feld vorangebracht hat, Systeme im großen Maßstab ausgeliefert oder beides. - Komfortabel bei der Arbeit von ersten Prinzipien aus. Sie können ein Problem definieren, Experimente entwerfen, um es zu testen, und das minimale System aufbauen, das zeigt, was möglich ist. - Fließend über die Forschungs-Produktlücke. Sie kümmern sich darum, wie und warum Modelle funktionieren, und Sie kümmern sich darum, dass sie tatsächlich in der Praxis funktionieren. - Durch Ambiguität energisiert. Sie haben in Bereichen ohne Präzedenzfall gearbeitet und die Werkzeuge, Frameworks und Muster entwickelt, während Sie voranschritten. - Haben eine echte Sicht darauf, wohin sich dieses Feld als Nächstes entwickeln muss, und können sie verteidigen. „Größeres Modell, mehr Rechenleistung“ ist hier keine Antwort, die akzeptiert wird. - Gedeihen in kleinen, fokussierten Teams, die Autonomie, Geschwindigkeit und enge Zusammenarbeit über Prozesse stellen. - Erregt davon, eine neue Medienform mitzubestimmen, wie KI über die nächsten zehn Jahre durch Pixel wahrnimmt, lernt und interagiert.