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QUI SOMMES-NOUS Odyssey https://odyssey.ml est un laboratoire d'IA qui fait des recherches sur les modèles du monde en général : des systèmes causaux et multimodaux qui apprennent à prédire et à interagir avec le monde sur de longues périodes. Cette technologie fondamentale promet de révolutionner la robotique, la science, les soins de santé, l'éducation, les jeux, la défense et bien au-delà. Les fondateurs d'Odyssey ont précédemment fait des recherches sur l'application la plus complexe de l'IA physique : les voitures autonomes. Ils ont maintenant réuni une équipe de recherche de classe mondiale issue de DeepMind, Tesla, Waymo, Meta, Apple et Wayve, qui ont apporté des contributions significatives aux modèles de langage (DeepMind Gemini), aux modèles vidéo (DeepMind Veo), aux modèles de monde (Wayve GAIA) et aux systèmes autonomes (Tesla FSD). Odyssey a levé un capital venture important auprès de GV, Amazon, AMD, EQT, NVIDIA, Natural Capital, In-Q-Tel, Elad Gil, Jeff Dean, Guillermo Rauch, Garry Tan, Kyle Vogt et des chercheurs d'OpenAI, DeepMind, MSL, Recursive et Thinking Machines. CE QUE NOUS RECHERCHONS Nous embauchons du personnel technique ayant une expertise approfondie dans la génération de vidéos, la multimodalité, la robotique, les véhicules autonomes et les domaines connexes. Que vous construisiez à partir de zéro, que vous mettiez à l'échelle des formations ou que vous travailliez sur l'inférence, nous voulons des personnes capables de prendre une idée et de la concrétiser. Ce que vous ferez - Pousser les limites de ce que les modèles de monde peuvent faire au-delà de ce que les approches actuelles de diffusion et de transformateur permettent. Cela pourrait signifier de nouvelles architectures, de nouveaux paradigmes de formation ou de nouvelles façons de représenter le temps, la dynamique et l'interaction. - Prendre des idées de l'hypothèse à l'expérience en passant par le prototype fonctionnel. - Concevoir et exécuter les expériences, les formations distribuées et les systèmes d'inférence qui rendent les avancées possibles, et intégrer les résultats dans des modèles que les utilisateurs réels peuvent toucher. - Travailler épaule contre épaule à travers la recherche et l'ingénierie. Un bon travail ici est reconnu par les deux côtés comme étant le leur. - Contribuer à la culture scientifique et technique du laboratoire : publier où cela compte, construire des outils qui survivent au projet et interagir avec la communauté plus large qui façonne ce domaine. Qui vous êtes - Profondément technique, avec un historique dans la modélisation générative, la vidéo, l'apprentissage multimodal, les grands systèmes ML ou les domaines connexes. Vous avez soit initié des travaux qui ont fait avancer le domaine, soit mis à l'échelle des systèmes, soit les deux. - À l'aise pour travailler à partir de principes premiers. Vous pouvez définir un problème, concevoir des expériences pour le tester et construire le système minimal qui prouve ce qui est possible. - Fluents à travers le fossé recherche-produit. Vous vous souciez de la façon dont les modèles fonctionnent et du fait qu'ils fonctionnent réellement dans la nature. - Energisés par l'ambiguïté. Vous avez opéré dans des domaines sans précédent et construit les outils, les cadres et les modèles au fur et à mesure. - Ayez une vue réelle sur où ce domaine doit aller ensuite, et puissiez la défendre. « Plus grand modèle, plus de calcul » n'est pas une réponse qui est valable ici. - Prospérez dans de petites équipes ciblées qui valorisent l'autonomie, la vitesse et la collaboration étroite par rapport au processus. - Excité de contribuer à définir un nouveau médium, de la façon dont l'IA perçoit, apprend et interagit à travers les pixels, au cours de la prochaine décennie.