Введение В IBM Research мы являемся движущей силой инноваций IBM. Мы исследуем, что будет дальше в области вычислений, и формируем технологии, на которые будет полагаться мир завтрашнего дня. От продвижения ИИ и гибридного облака до внедрения практических квантовых вычислений — мы предвидим проблемы и открываем новые возможности для клиентов, партнеров и общества. Работа в Research означает присоединение к команде, которая ускоряет открытия на стыке высокопроизводительных вычислений, ИИ, квантовых технологий и облака. Вы будете сотрудничать с ведущими учеными, инженерами и визионерами, чтобы раздвигать границы возможного и воплощать идеи в реальность. Благодаря культуре, построенной на любопытстве, креативности и сотрудничестве, IBM Research предлагает возможность для карьерного роста, внося при этом вклад в прорывные разработки, которые трансформируют отрасли и меняют мир.

Ваша роль и обязанности Если вы аспирант, увлеченный пересечением зрения и больших языковых моделей — и хотите внести свой вклад в исследования, имеющие как академическое, так и промышленное значение — эта должность для вас.

Наша команда в IBM Research разрабатывает модели, алгоритмы и технологии, которые продвигают продукты IBM и развивают более широкое сообщество ИИ с открытым исходным кодом. Мы публикуемся на конференциях высшего уровня (CVPR, ACL и других) и выпускаем широко используемые модели с открытым исходным кодом (>0.5M ежемесячных загрузок).

В качестве студента вы будете решать реальные проблемы с использованием передовых методов, чтобы продвинуть состояние искусства в моделях зрения-языка. Вы будете тесно сотрудничать с исследователями из IBM Research и академических кругов, а также использовать крупномасштабные вычислительные мощности GPU.

Это полная годовая частичная занятость на наших исследовательских площадках в Хайфе или Тель-Авиве (гибкий график).

Примеры публикаций группы за прошлый год

• CARES: Context-Aware Resolution Selector for VLMs, ACL 2026 (oral)
• ChartNet: A Million-Scale, High-Quality Multimodal Dataset for Robust Chart Understanding, CVPR 2026
• CLIMP: Contrastive Language-Image Mamba Pretraining, ECCV 2026
• Balanced Thinking: Improving Chain of Thought Training in Vision Language Models, CVPRW 2026
• DocReRank: Single-Page Hard Negative Query Generation for Training Multi-Modal RAG Rerankers, EMNLP 2025
• REAL-MM-RAG: A Real-World Multi-Modal Retrieval Benchmark, ACL 2025
• Teaching VLMs to Localize Specific Objects from In-context Examples, CVPR 2025
• LiveXiv — A Multi-Modal Live Benchmark Based on Arxiv Papers Content, ICLR 2025

Предпочтительное образование Магистр

Требуемый технический и профессиональный опыт

• Аспирант магистратуры или докторантуры с прочной основой в области машинного обучения и мультимодальных больших языковых моделей.
• Глубокое знание современных методов и знакомство с последней литературой; предыдущие публикации в области CV/ML/DL/LLM являются значительным преимуществом.
• Отличные навыки программирования на Python, включая эффективное использование ИИ-агентов для кодирования. Опыт работы с Transformers и LLM является преимуществом.
• Командный игрок с сильными коммуникативными навыками и искренним желанием сотрудничать.