Stage de doctorat sur l'équité en apprentissage automatique TikTok 2023
Date limite : en cours
Les candidatures pour le stage de doctorat TikTok Machine Learning Fairness 2023 sont maintenant ouvertes. Ils recherchent des personnes talentueuses pour les rejoindre pour un stage de doctorat d'une durée minimale de trois mois, avec la possibilité de prolonger la durée.
Les dates de début sont flexibles. Les stages chez TikTok visent à offrir aux étudiants une exposition à l'industrie et une expérience pratique. Regardez vos ambitions devenir réalité alors que votre inspiration offre des opportunités infinies chez TikTok.
L'équipe Machine Learning Fairness à Londres travaille sur des problèmes complexes dans le domaine de l'IA responsable, en se concentrant spécifiquement sur l'équité, la transparence et l'explicabilité. Travailler chez TikTok vous donne l'opportunité unique de faire des recherches de pointe et vous offre également la possibilité de déployer votre modèle en production et d'affecter des millions d'utilisateurs.
Responsabilités
- Participez à des recherches de pointe sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation, le classement de recherche et d'autres domaines.
- Collaborez étroitement avec l'équipe de recherche de TikTok et travaillez dans le domaine sans cesse croissant de l'équité en matière d'apprentissage automatique et de l'IA responsable. Cela inclut, mais sans s'y limiter, l'interprétabilité et l'explicabilité de l'IA, l'inférence causale et la robustesse.
- Participer à la construction de modèles, à l'optimisation des performances et au déploiement du projet.
Admissibilité
- Ouvert aux personnes poursuivant actuellement un doctorat pertinent avec un baccalauréat/maîtrise en informatique/mathématiques/statistiques computationnelles ou dans des matières connexes ;
- Disponible pour travailler à temps plein pendant un minimum de trois mois;
- Les dates de début sont flexibles et seront discutées lors du processus de recrutement ;
- Passion pour l'apprentissage automatique moderne et la technologie de pointe ;
- Bonne capacité de programmation, maîtrise d'au moins un langage de programmation, tel que Python, C/C++, etc. (Python de préférence) ;
- Familiarité avec les algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés et expérience de l'utilisation d'au moins un cadre d'apprentissage en profondeur. (tels que Pytorch, TensorFlow, JAX, etc.) ;
- Bonnes compétences en communication, esprit d'équipe, esprit d'analyse et capacité d'apprentissage;
- Les publications dans les meilleures revues ou conférences sur l'apprentissage automatique (telles que ICML, NeurIPS, JMLR, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, ACL, EMNLP, AISTATS, KDD, SIGIR, WWW, etc.) sont un plus.