სამუშაო პოზიცია: მანქანური სწავლების ინჟინერი (სტაჟიორი) პასუხისმგებლობები: პროექტის ფარგლებში, გუნდი ეძებს მოტივირებულ სტაჟიორს, რომელიც იმუშავებს ხელოვნური ინტელექტისა და ტვინ-კომპიუტერული ინტერფეისების ინტეგრაციაზე. ძირითადი ამოცანები მოიცავს: * სკალირებადი, ღრმა სწავლების ალგორითმების შემუშავება და შეფასება. * კვლევით მუშაობაში მონაწილეობა გენერაციული მოდელირებისა და წარმომადგენლობითი სწავლების სფეროში. * მონაცემთა დამუშავების პროცესების ოპტიმიზაცია. * კოდის ხარისხის, ორგანიზაციისა და ავტომატიზაციის მაღალი სტანდარტების დაცვა. * მანქანური სწავლებისა და ნეირონული ქსელების ალგორითმების ადაპტაცია სხვადასხვა საანგარიშო გარემოში მუშაობისთვის. * კვლევითი ნაშრომების მომზადება და შედეგების კომუნიკაცია. საჭირო უნარები და გამოცდილება: * ფლობდეთ კომპიუტერულ მეცნიერებებში, სტატისტიკაში, ინფორმატიკაში, ფიზიკაში, მათემატიკაში, ნეირომეცნიერებაში ან სხვა რაოდენობრივ სფეროში დოქტორანტურას (ან სწავლობდეთ). * გქონდეთ მინიმუმ 1 წლიანი ინდუსტრიული ან კვლევითი გამოცდილება. * ფლობდეთ Python-ს და PyTorch-ის გამოყენებით მანქანური სწავლების ალგორითმების ან ინფრასტრუქტურის შემუშავების გამოცდილება. * გქონდეთ ღრმა სწავლების ტექნიკების (სუპერვაიზირებული, ნაწილობრივ სუპერვაიზირებული, თვითსუპერვაიზირებული სწავლა ან/და გენერაციული მოდელირება) გამოცდილება. * გქონდეთ სამეცნიერო ფონი და შეგეძლოთ ჰიპოთეზების ჩამოყალიბება და ტესტირება ექსპერიმენტებით. * კარგად გესმოდეთ არაორგანიზებული მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობა და გქონდეთ ანალიტიკური უნარები. * გქონდეთ პროექტის მართვისა და ორგანიზაციული უნარები. * გქონდეთ მრავალფუნქციურ გუნდებთან თანამშრომლობის უნარი. დამატებითი (სასურველი) კვალიფიკაცია: * კვლევითი გამოცდილება ზემოთ ჩამოთვლილ სფეროებში. * სამეცნიერო პუბლიკაციები AI და ნეირომეცნიერების კონფერენციებსა თუ ჟურნალებში. * გაცნობიერებული იყოთ ისეთ ტექნოლოგიებთან, როგორიცაა Pytorch, Huggingface, Transformers, Accelerator, Diffuser. * გქონდეთ გენერაციული მოდელების (diffusion models, GPTs, LLAMAs) ტრენინგისა და დახვეწის პრაქტიკული გამოცდილება. * გქონდეთ მონაცემთა და მოდელების ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტებთან მუშაობის გამოცდილება. * გქონდეთ გამოცდილება არაინვაზიურ (fMRI, EEG, MEG) ან ინვაზიურ ნეირონულ ჩაწერებთან (ECoG, MEA) მუშაობისას. სამუშაო სტილი და შეღავათები: * სრულად დისტანციური სამუშაო, შესაძლოა მსოფლიოს ნებისმიერი წერტილიდან. * 3-დან 6 თვემდე ხანგრძლივობის სტაჟირება. * გლობალური, მრავალფეროვანი გუნდი. * შესაძლებლობა, ჩაერთოთ ფინტექისა და AI-ს ინოვაციურ სფეროში. * მუშაობა მოწინავე ტექნოლოგიებზე.