Machine Learning Intern

О Cantina

Cantina Labs — это социальная AI-компания, разрабатывающая набор передовых моделей генерации видео. Мы оживляем персонажей, трансформируя способы, которыми люди рассказывают истории, общаются и творят. Мы создаем и поддерживаем экосистемы. Cantina, наша флагманская социальная AI-платформа, — это только начало.

О стажировке

Cantina расширяет свою исследовательскую лабораторию в Сингапуре, и мы ищем исключительных стажеров в области машинного обучения для работы над видеомоделями нового поколения в октябре 2026 года.

Это трехмесячная очная стажировка, призванная дать вам значимую ответственность за четко определенную исследовательскую или инженерную задачу. Вам будет назначен проект, основанный на вашем опыте и интересах, и вы будете тесно работать с опытным наставником от первоначального определения проблемы до экспериментов, оценки и, где это уместно, подачи заявки на ведущую AI-конференцию.

Проекты могут быть сосредоточены на эффективности после обучения и инференса для моделей генерации видео, моделировании вознаграждения и оптимизации на основе предпочтений, мультимодальных системах данных или масштабируемой инфраструктуре для обучения видеомоделей. Основное внимание будет уделено вашему основному проекту, с возможностью внести свой вклад в прикладную работу или работу, смежную с продуктом, где это будет уместно.

Над чем вы будете работать

В зависимости от вашего проекта вы можете:

• Разрабатывать модели вознаграждения для улучшения эстетики, качества движения, временной согласованности и соответствия промптам.

• Изучать, как поведение базовой модели влияет на результаты после обучения, и использовать экспериментальные данные для информирования о разработке моделей.

• Разрабатывать строгие методы оценки и проводить крупномасштабные эксперименты с генеративными видеомоделями.

• Создавать системы для приема, предварительной обработки, курирования и доставки крупномасштабных видеодатасетов.

• Разрабатывать распределенные конвейеры для генерации датасетов, дедупликации, предварительной обработки и многократного обновления датасетов.

• Повышать надежность, воспроизводимость и эффективность рабочих процессов обработки данных и обучения моделей.

• Создавать инструменты для видео- и мультимодальных данных с использованием таких технологий, как FFmpeg, PyAV, DALI или OpenCV.

• Участвовать в разработке систем оценки, интеграции моделей, инструментов для исследований или других проектов, смежных с продуктом, связанных с вашей основной работой.

• Документировать и сообщать о своих выводах посредством исследовательских отчетов, внутренних презентаций, демонстраций и потенциальных подач на конференции.

Вы можете подойти нам, если вы

• Получаете степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии, машинного обучения или смежной области.

• Имеете опыт создания конвейеров данных, ML-инфраструктуры или распределенных систем посредством исследований, курсовых работ, вкладов в open-source или предыдущих стажировок.

• Знакомы с такими инструментами, как Ray, PySpark, Airflow, Docker, Kubernetes или эквивалентными технологиями.

• Работали с облачными платформами хранения или вычислений, такими как AWS, Google Cloud или Azure.

• Понимаете практические аспекты, связанные с пропускной способностью данных, структурой хранения, кэшированием, мониторингом и восстановлением после сбоев.

• Свободно владеете Python и заинтересованы в создании надежных систем для крупномасштабного машинного обучения.

Опыт работы с видео, изображениями, аудио или другими мультимодальными данными является ценным. Публикации на ведущих площадках, таких как NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV или AAAI, являются плюсом, но не обязательны. Нас больше всего волнует качество вашего мышления, глубина вашей технической работы и ваша способность быстро учиться.

Что вы можете ожидать

• Определенный проект и назначенный опытный наставник до первого дня работы.

• Еженедельные индивидуальные встречи и четкие этапы проекта.

• Значительный объем вычислительных ресурсов для ваших исследований.

• Возможность реализовать полный исследовательский или инженерный результат.

• Позиция первого автора по умолчанию, если ваш вклад способствует публикации.

• Своевременное внутреннее рассмотрение исследований, предназначенных для подачи.

• Поддержка для поездок на конференцию, если ваша статья принята.

• Возможности продемонстрировать свою работу и получить признание за вклад в продукт.

• Конкурентная ежемесячная стипендия.

• Визовая и транспортная поддержка для подходящих международных кандидатов.

• Помощь с жильем для подходящих международных стажеров в Сингапуре.

• Оборудование и ресурсы, необходимые для выполнения вашей работы.

Детали стажировки

• Местоположение: Сингапур

• Продолжительность: Три месяца

• Модель работы: Очная

• Даты начала: Первая группа начинает в октябре 2026 года; вторая группа начинает в январе 2027 года.