Member of Technical Staff, Applied Research

CHI SIAMO Odyssey https://odyssey.ml è un laboratorio di AI all'avanguardia nei modelli mondiali generali: sistemi causali e multimodali che imparano a prevedere e interagire con il mondo su lunghi orizzonti. Questa tecnologia fondamentale promette di rivoluzionare la robotica, la scienza, l'assistenza sanitaria, l'istruzione, il gaming, la difesa e oltre. I fondatori di Odyssey sono stati i pionieri dell'applicazione più complessa dell'AI fisica: le auto a guida autonoma. Hanno ora riunito un team di ricerca di classe mondiale proveniente da DeepMind, Tesla, Waymo, Meta, Apple e Wayve, che hanno dato contributi significativi ai modelli linguistici (DeepMind Gemini), ai modelli video (DeepMind Veo), ai modelli mondiali (Wayve GAIA) e ai sistemi autonomi (Tesla FSD). Odyssey ha raccolto un importante capitale di rischio da GV, Amazon, AMD, EQT, NVIDIA, Natural Capital, In-Q-Tel, Elad Gil, Jeff Dean, Guillermo Rauch, Garry Tan, Kyle Vogt e ricercatori di OpenAI, DeepMind, MSL, Recursive e Thinking Machines. COSA CERCHIAMO Assumiamo personale profondamente tecnico che lavori nei modelli mondiali, nella generazione video, nel multimodale, nella robotica, nei veicoli autonomi e nei campi adiacenti. La ricerca applicata (Applied Research) si colloca nel punto in cui i modelli incontrano le applicazioni reali. Che tu stia costruendo da zero, scalando sessioni di addestramento o lavorando sull'inferenza, assumiamo persone in grado di prendere un'idea e renderla reale. COSA FARAI - Spingere ciò che i modelli mondiali possono fare oltre il limite degli attuali approcci di diffusione e transformer, con un'enfasi sul condizionamento e sul controllo. Ciò potrebbe significare nuove architetture, nuovi paradigmi di addestramento o nuovi modi di rappresentare il tempo, la dinamica e l'interazione. - Addestrare i metodi di condizionamento e le politiche di controllo che offrono un controllo reale sulla generazione: azione, telecamera, fisica, stile e la coerenza a lungo orizzonte che li tiene uniti. - Portare le idee dalla fase di ipotesi all'esperimento fino al prototipo funzionante, basandosi su un'applicazione concreta. - Progettare ed eseguire gli esperimenti, l'addestramento distribuito e i sistemi di inferenza che rendono possibili le scoperte, e consegnare i risultati in modelli che gli utenti reali utilizzano. - Definire cosa significa "controllabile" in termini misurabili. Costruire le valutazioni (evals) che ci dicano se un metodo regge nelle applicazioni per cui è destinato, non solo su un set di dati separato. - Lavorare fianco a fianco tra ricerca, ingegneria e prodotto. Un lavoro forte in questo ambito viene riconosciuto da tutte le parti come proprio. - Contribuire alla cultura scientifica e ingegneristica del laboratorio: pubblicando dove conta, costruendo strumenti che durino oltre il progetto e interagendo con la comunità più ampia che sta plasmando questo campo. CHI SEI - Profondamente tecnico, con una comprovata esperienza nei modelli mondiali, nella modellazione generativa, nel video, nell'apprendimento multimodale, nei sistemi di ML su larga scala o aree adiacenti. L'esperienza con il condizionamento, la controllabilità o le politiche di controllo apprese è un segnale forte. Hai dato origine a lavori che hanno mosso il campo, rilasciato sistemi su larga scala, o entrambi. - A tuo agio nel lavorare partendo dai primi principi. Puoi definire un problema, progettare esperimenti per testarlo e costruire il sistema minimo che dimostri ciò che è possibile. - Fluente nel colmare il divario tra ricerca e applicazione. Ti interessa come e perché i modelli funzionano, e ti interessa che resistano a vincoli reali, su contenuti reali, con latenza reale. - Motivato dall'ambiguità. Hai operato in aree senza precedenti e hai costruito strumenti, framework e modelli man mano che procedevi. - Hai una visione reale di dove debba andare questo campo e sai difenderla. "Modello più grande, più calcolo" non è una risposta che qui viene accettata. - Prosperi in team piccoli e focalizzati che valorizzano l'autonomia, la velocità e una stretta collaborazione rispetto ai processi. - Entusiasta di aiutare a definire un nuovo medium, ovvero come l'AI percepisce, impara e interagisce attraverso i pixel, nel corso del prossimo decennio.