职位申请 ID #
25WD92253
职位概述
职责
- 对基础模型、跨模态学习及相关领域的测试时间适应进行文献调研。
- 设计并进行实验，以评估在多个模态（视觉、语言、CAD 等）、分布转变和领域差距下的适应性能，并识别改进机会。
- 与跨职能团队合作，理解特定领域的挑战，并将方法整合到实际生产工作流中。
- 记录研究成果，并向更广泛的研究团队和利益相关者展示结果。
- 撰写研究论文，提交至顶级机器学习/人工智能会议。
最低资格
- 目前在计算机科学、数学、电气工程或相关领域的博士项目中注册，具有深度学习模型、大规模数据集和迁移学习的研究经验。
- 至少 2 年的博士级研究经验。
- 在顶级同行评审会议和期刊上有良好的发表记录。
- 精通 Python、深度学习框架（PyTorch、Lightning、TensorFlow）和库（Transformers、Scikit-Learn、Matplotlib）。
- 对 GPU 集群上的分布式计算有基本理解，并具有调度器（SLURM、Kubernetes、Ray 等）的实际经验。
- 对 AWS 服务（S3、SageMaker 等）有基本了解。
- 对深度学习基础和 LLM 基础有扎实理解。
- 具备强大的分析和解决问题的能力，能够独立处理模糊的研究问题。
- 具备出色的书面和口头沟通能力，能够展示复杂的技术概念。
优先资格
- 具有测试时间适应、领域适应或持续学习的研究经验。
- 具有 CAD 数据的研究经验。
- 具有变换模型、跨模态模型（例如 CLIP）的经验。
- 在顶级机器学习会议（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、SIGGRAPH 等）上有第一作者发表记录。
- 有在跨领域数据上微调机器学习模型的经验。
- 有在生产环境中监控机器学习模型的经验。
- 熟悉高效微调或参数高效适应技术等概念。
- 具备强大的软件工程实践和版本控制（Git）的经验。
关于加拿大实习项目
2026 年加拿大实习项目为期 16 周（5 月 4 日 - 8 月 21 日）。所有实习均为有偿。作为实习生，您将参与有意义的项目，得到行业领袖的指导，并参与技术讲座和其他旨在支持您个人和职业发展的活动。我们的实习与 Autodesk 的灵活工作模式相一致，旨在满足我们的业务需求，同时为办公室、远程和混合工作偏好提供灵活性。
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