Membre fondateur de l'équipe technique – Chercheur en intelligence artificielle (Modèles de base d'image/vidéo)

À PROPOS DE GENPEACH AI GenPeach AI est un laboratoire de recherche axé sur les produits qui crée des modèles de base multimodaux verticaux pour la génération humaine hyper-réaliste dans les images et les vidéos – conçus pour des expériences d'intelligence artificielle centrées sur l'homme et émotionnellement résonantes. Notre objectif est de créer des outils qui stimulent la créativité humaine plutôt que de la remplacer. Nous formons des modèles à partir de zéro : des jeux de données propriétaires à grande échelle, des architectures et des recettes de formation nouvelles, de grands clusters de GPU et une intégration de produit serrée afin que la recherche soit livrée aux utilisateurs rapidement. Nous sommes une équipe profondément technique d'environ 10 personnes. Nous sommes conseillés par des directeurs de Google DeepMind et soutenus par des fonds et des anges axés sur l'IA de premier plan, issus d'OpenAI, Meta AI, Microsoft AI, Project Prometheus et Fal. Collectivement, notre équipe, nos conseillers et nos anges ont contribué à des modèles, notamment Meta's Imagine/MovieGen et les travaux sur les modèles de base derrière OpenAI's Sora, ainsi que Google's Veo et Gemini. À PROPOS DU RÔLE Nous recherchons un chercheur en intelligence artificielle exceptionnel pour aider à diriger la prochaine génération de modèles de base GenPeach AI. Il s'agit d'un rôle de leadership IC : vous définirez la direction de la recherche grâce à une expérimentation pratique, guiderez les décisions techniques dans l'ensemble de la pile et mentorerez un petit groupe de chercheurs tout en travaillant en étroite collaboration avec les fondateurs. Ce n'est pas « l'ajustement fin d'un point de contrôle open-source ». C'est la création de nouvelles capacités grâce au travail d'architecture, aux systèmes de formation et aux recettes post-formation – puis leur déploiement en production. DANS CE RÔLE, VOUS - Co-définirez et formerez de grands modèles de diffusion pour la génération d'images et de vidéos - Créerez et itérerez sur des recettes de formation (préformation, post-formation, contrôle, préférence/ajustement lorsque cela est pertinent) pour débloquer de nouvelles capacités de modèle - Exécuterez des ablations rigoureuses : isolerez ce qui fonctionne, pourquoi cela fonctionne et communiquerez clairement les résultats pour guider les décisions de feuille de route - Réfléchirez aux compromis entre vitesse, qualité et coût et prendrez des décisions techniques qui affectent matériellement l'efficacité de la formation et la qualité de la production - Influencerez et contribuerez à la stratégie de jeu de données : signaux de curration, filtrage, évaluations et boucles de rétroaction à partir du produit - Collaborerez avec l'ingénierie/le produit pour produire la recherche (contraintes de service, stabilité, surveillance, iteration rapide) - Mentorerez et éleverez la barre pour une petite équipe de chercheurs grâce au code, aux examens et à l'hygiène de la recherche VOUS POUVEZ PROSPÉRER DANS CE RÔLE SI VOUS - Avez 5+ ans d'expérience dans la recherche en apprentissage profond / IA appliquée (ou un impact de recherche équivalent) - Êtes solide en Python et PyTorch, et à l'aise avec la possession du code de recherche qui devient critique pour la production - Avez une expérience pratique de la formation et du débogage de modèles de base (et non une « utilisation en boîte noire ») : vous avez traité l'instabilité, l'effondrement, les problèmes de données, les pathologies d'échelle et savez comment les corriger - Pouvez vous déplacer rapidement avec bon goût : vous donnez la priorité aux expériences qui comptent et prenez des décisions avec des informations incomplètes - Communiquez clairement la recherche – par écrit, des trames, des ablations et des conclusions nettes - Prenez possession au-delà de votre description de travail lorsque cela est nécessaire (réalité de démarrage) QUALIFICATIONS MINIMALES - 5+ ans d'expérience dans la recherche en IA / apprentissage profond (industrie ou académie) - Excellente compréhension de la modélisation générative moderne (par exemple, diffusion/flux, GAN, VLM ou modalités adjacentes) - Solides compétences en logiciel : Python + PyTorch, solide hygiène d'ingénierie pour l'expérimentation et la reproductibilité - Capacité prouvée à conduire des projets de bout en bout avec une autonomie élevée QUALIFICATIONS PRÉFÉRÉES - Expérience de la formation de grands modèles de diffusion/flux pour l'image/vidéo, ou un travail génératif à grande échelle adjacent (LLM/VLM/parole) avec une expertise de mise à l'échelle et post-formation transférable - Expérience de la formation à grande échelle (multi-noeud, centaines de GPU), et compréhension des modes de défaillance de la formation distribuée - Expérience de la conception d'architectures de modèles ou de composants de formation de base (pertes, conditionneurs, planificateurs, échantillonnage, distillation, etc.) - Publications dans les principaux lieux de publication (NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR/ICCV/ECCV/ACL) ou un impact de recherche équivalent - Expérience de leadership technique (en tant qu'IC) : mentorat, définition de la direction de la recherche, amélioration de l'exécution de l'équipe CE QUI REND CE RÔLE UNIQUE - Construisez des modèles d'image/vidéo de pointe de bout en bout : données → architecture → formation → post-formation → production - Possession élevée et itération rapide dans une équipe légère – votre travail façonne directement ce que nous livrons - Collaboration entre la recherche et l'ingénierie avec un minimum de surcharge de processus - Une chance de concourir sur la scène mondiale de la qualité des modèles de base – et de livrer des résultats publiquement COMMENT NOUS TRAVAILLONS - Possession et responsabilité élevées - Communication directe et sans ego - Biais vers l'impact : mesure → itération → livraison - Normes techniques solides et discip