We use cookies to run the site and count visits. "Got it" also allows session recording.
PPrincInt
yesterday
125,000 – 170,000 USD
per year
Work format
Remote
Relocation
United Kingdom, United States, London
An email or a Telegram message to the recruiter
In October, the interp community got into a fight over the essay Neural Networks Are Not That Complex. The author claims that neurons within models are not as convoluted as everyone thought, but many disagree. It's hard to verify: no one fully knows what features actually exist inside real models, and toy datasets are too simplistic — features have much less hierarchy than in real data 🎲
Our favorite PrincInt (ex-PIBBSS) proposed an approach in their summer paper: generating synthetic datasets using critical percolation.
At the phase transition threshold, percolation yields fractal clusters of all sizes, each of which can be broken down into smaller subclusters. This is similar to how general concepts in data are divided into more specific ones. Only here, the data structure is known in advance, and it's possible to honestly check if interpretability tools find it 🔎
Now PrincInt is looking for a researcher precisely for this direction!
You will create artificial data that resembles real data but is structured in a known way. Then, you will train models on it. The best datasets will be used to assemble benchmarks, on which tools will be tested by everyone involved in interpretability.
🌟 mech interp background; 💡 PhD or equivalent research experience in mathematics, physics, ML, neurobiology, CS, or complex systems theory; 🐍 experience with scientific computing in Python; 🗺 ability to communicate complex ideas even to a non-technical audience; 📺 knowledge of DL and experience training models.
And a passionate interest in AI Safety, of course!
It would be great if you have any of these: experience leading a research direction and mentoring, publications in ML or other quantitative sciences, as well as knowledge of statistical physics (especially percolation and renormalization), coalescent processes, combinatorics, network and graph theory, fractals, scaling laws, or cognitive science.
tl;dr: research scientist, $125k-170k/year, remote
Remote work is available, but priority is given to those willing to actively engage in London / Bay Area 🧋
There is visa sponsorship, a budget for insurance and perks, and the team is led by a PhD in astrophysics and an ex-NASA postdoc 🐌 They pay $125k-170k.
tl;dr: research scientist, $125k-170k/year, remote
В октябре interp-тусовка переругалась из-за эссе Neural Networks Are Already Clean. Автор утверждает, что нейроны внутри моделей вовсе не такие запутанные, как все думали, но многие не согласны. Проверить сложно: никто до конца не знает, какие признаки на самом деле есть внутри реальных моделей, а игрушечные датасеты слишком плоские — в признаках намного меньше иерархии, чем в настоящих данных 🎲
Наши любимые PrincInt (ex-PIBBSS) предложили подход в своей летней статье: генерировать синтетические датасеты с помощью критической перколяции.
На пороге фазового перехода перколяция дает фрактальные кластеры всех размеров, каждый из которых можно разбить на подкластеры поменьше. Похоже на то, как общие понятия в данных делятся на более частные. Только здесь устройство данных известно заранее, и можно честно проверить, находят ли его инструменты интерпретируемости 🔎
Теперь PrincInt ищет ресерчера как раз на это направление!
Вы будете создавать искусственные данные, которые похожи на настоящие, но устроены заранее известным образом. Затем — обучать на них модели. Из лучших датасетов соберут бенчмарки, на которых инструменты смогут проверять все, кто занимается интерпретируемостью.
Что нужно: 🌟 mech interp бэкграунд; 💡 PhD или сопоставимый исследовательский опыт в математике, физике, ML, нейробиологии, CS или теории сложных систем; 🐍 опыт научных вычислений на Python; 🗺 умение доносить сложное даже нетехнической аудитории; 📺 знание DL и опыт обучения моделей.
И пламенный интерес к AI Safety, конечно же!
Хорошо, если у вас есть что-то из этого: опыт ведения исследовательского направления и менторства, публикации в ML или других точных науках, а также знание статфизики (особенно перколяции и ренормализации), коалесцентных процессов, комбинаторики, теории сетей и графов, фракталов, законов масштабирования или когнитивистики.
Удаленка, но приоритет тем, кто готов основательно тусить в Лондоне / Bay Area 🧋
Есть визовое спонсорство, бюджет на страховку и ништяки, команду ведет PhD по астрофизике и ex-постдок NASA 🐌 Платят $125k-170k.
Не откладывайте в долгий ящик, осталось дней десять: 🦙
We compare skills, grade, work format and salary
Most often 6,520 to 14,600