Research Scientist / Engineer – Machine Learning (Contractor)

О компании Huawei Research and Development UK Limited Основанная в 1987 году, Huawei является ведущим мировым поставщиком инфраструктуры информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и интеллектуальных устройств. У нас работает 207 000 сотрудников, мы работаем в более чем 170 странах и регионах, обслуживая более трех миллиардов человек по всему миру. Наше видение и миссия — обеспечить повсеместный доступ к цифровым технологиям для каждого человека, дома и организации в полностью связанном, интеллектуальном мире. Для этого мы будем способствовать повсеместной связности и продвигать равный доступ к сетям; предоставлять облачные вычисления и искусственный интеллект во все уголки земли, чтобы обеспечить превосходную вычислительную мощность там, где она вам нужна, когда она вам нужна; создавать цифровые платформы, чтобы помочь всем отраслям и организациям стать более гибкими, эффективными и динамичными; переосмыслить пользовательский опыт с помощью ИИ, делая его более персонализированным для людей во всех аспектах их жизни, будь то дома, в офисе или в пути. Этот дух инноваций привел Huawei к тесному партнерству с ведущими академическими учреждениями Великобритании для разработки и совершенствования новейших технологий. При общей приверженности инновациям и прогрессу обе стороны совместно работали над достижением общих целей и установлением прочного партнерства. Партнерство между Великобританией и Huawei помогает разрабатывать технологии будущего, которые изменят способы нашего общения, работы и жизни. На протяжении последних 30 лет мы сохраняли неизменную сосредоточенность, отвергая короткие пути и легкие возможности, которые не соответствуют нашему основному бизнесу. Подходя ко всему практично, мы концентрируем наши усилия и терпеливо инвестируем, чтобы добиться технологических прорывов. Эта стратегическая направленность отражает наши основные ценности: Ориентация на клиента, Вдохновляющая преданность, Настойчивость, Рост через рефлексию. Обзор Huawei Research and Development UK Limited Видение Huawei — это полностью связанный, интеллектуальный мир. Для достижения этой цели мы работаем над тем, чтобы вдохновлять страсть к фундаментальным исследованиям во всем мире. Наша общая страсть стимулирует развитие по всей глобальной цепочке создания инновационной стоимости. Huawei обладает крупнейшей организацией по исследованиям и разработкам в мире с более чем 96 000 сотрудников в исследовательских центрах по всему миру. В Великобритании у нас уже есть проектные центры в Кембридже, Лондоне, Эдинбурге и Ипсуиче. Мы продолжаем исследовать и определять новые направления исследований и новые услуги. Мы расширили наше сотрудничество с академическими исследователями; исследовали новые сетевые архитектуры, интеграцию коммуникаций и ключевых технологий; и разработали фундаментальные теории этих технологий. Мы приглашаем вас присоединиться к нам в этом захватывающем путешествии и продвинуть свою карьеру вперед. Краткое описание вакансии Команда Reinforcement Learning в лондонском офисе UKRD ищет высококвалифицированного специалиста по машинному обучению / инженера, который присоединится к нашей команде. Наша группа сочетает в себе исследования мирового уровня с результативными приложениями, получая высшие награды, такие как NeurIPS 2020 Black Box Optimisation Challenge – победители, несколько наград за лучшие статьи и признание в отрасли. Эта роль фокусируется на продвижении передовых достижений в области обучения с подкреплением (RL), байесовской оптимизации (BO), ИИ-агентов, больших языковых моделей (LLM) и виде-языковых моделей (VLM). Независимо от того, заключается ли ваша сила в фундаментальных алгоритмических исследованиях или в проектировании и выполнении масштабируемых систем, вы будете работать на стыке основных исследований и прикладных инноваций для решения сложных реальных задач ИИ. Основные обязанности: Исследования и разработки: Проектирование, реализация и оценка новых алгоритмов и архитектур в RL, BO, ИИ-агентах, настройке LLM или VLM для рассуждений, планирования и принятия решений в условиях неопределенности. Реализация систем: Преобразование передовых исследовательских концепций в рабочие прототипы, масштабируемые системы и приложения (например, ИИ для науки, химии, физики, открытых математических задач, робототехники). Публикации и открытый исходный код: Проведение оригинальных исследований и взаимодействие с научным сообществом посредством публикаций на конференциях высшего уровня (например, NeurIPS, ICLR, ICML, JMLR) или вклада в открытый исходный код. Межфункциональное сотрудничество: Партнерство с междисциплинарными командами для интеграции исследовательских моделей в производственные среды и более широкие стратегические инициативы. Адаптивность и инновации: Содействие решению технических проблем в разнообразных или новых областях за пределами вашей основной сферы знаний по мере развития потребностей бизнеса. Данное описание вакансии является лишь наброском задач, обязанностей и результатов, требуемых от данной роли. Работник будет выполнять любые другие обязанности, которые могут быть разумно потребованы его/ее непосредственным руководителем. Описание вакансии и личные характеристики могут пересматриваться на постоянной основе в соответствии с меняющимися потребностями Huawei Research and Development UK Limited. Требования к кандидату: Требуемые квалификации Образование: Магистр или кандидат наук (завершено или в процессе получения) в области компьютерных наук, машинного обучения, искусственного интеллекта или смежной количественной области. Основная техническая экспертиза: Подтвержденная экспертиза в области ИИ/МО, в частности, обучение с подкреплением или настройка/согласование LLM (подтвержденная рецензируемыми публикациями, кодом с открытым исходным кодом или техническими портфолио; стандартных курсов недостаточно). Инженерная и математическая подготовка: Глубокое математическое понимание основных подходов ИИ, высокая квалификация в Python и практический опыт работы с PyTorch (или JAX/TensorFlow). Адаптивность к предметной области: Подтвержденный опыт технической универсальности — способность быстро адаптироваться, учиться и достигать результатов в новых областях или проектах за пределами вашей основной специализации. Среда: Способность преуспевать в быстро меняющейся, ориентированной на исследования среде с неопределенными, развивающимися целями. Предпочтительные квалификации Публикации в качестве первого автора на ведущих площадках (NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR и т. д.). Практический опыт работы с фреймворками тонкой настройки RL (например, TRL, verl) и распределенного многопроцессорного обучения. Активное портфолио на GitHub, демонстрирующее прикладные реализации ML/AI или системную инженерию.