Canadá
Global Relay
eBay
Investigador Aplicado 3
Canadá
Toronto, Ontario, Canada
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
En eBay, somos mucho más que un líder global en comercio electrónico: estamos cambiando la forma en que el mundo compra y vende. Nuestra plataforma empodera a millones de compradores y vendedores en más de 190 mercados en todo el mundo. Estamos comprometidos a superar límites y dejar nuestra huella mientras reinventamos el futuro del comercio electrónico para los entusiastas.
Nuestros clientes son nuestra brújula, la autenticidad prospera, las ideas audaces son bienvenidas y todos pueden mostrar su yo único en el trabajo, todos los días. Estamos juntos en esto, sosteniendo el futuro de nuestros clientes, nuestra empresa y nuestro planeta.
Únete a un equipo de pensadores, innovadores y soñadores apasionados, y ayúdanos a conectar personas y construir comunidades para crear oportunidades económicas para todos.
Sobre el puesto y el equipo
En el puesto de Investigador Aplicado 3 dentro del equipo de Ciencia Aplicada de Categorías de Enfoque Global, desarrollarás nuevas soluciones de visión artificial e IA multimodal. Estas soluciones abordarán problemas complejos en todo el mercado global de eBay.
Nuestro equipo se centra en desafíos donde los modelos actuales y los métodos estándar no son suficientes. Adaptamos y ampliamos modelos base innovadores para resolver problemas especializados y específicos del dominio a gran escala.
El equipo trabaja en la intersección de la investigación aplicada, la inteligencia visual y multimodal, y los sistemas de machine learning a gran escala. Trabajarás en una cartera de proyectos y dominios de problemas en continua evolución en lugar de especializarte en una única área de aplicación.
El trabajo ha abarcado experiencias y recomendaciones personalizadas, inteligencia de contenido y extracción de atributos, reconocimiento visual detallado, detección de anomalías y comprensión multimodal del inventario del mercado. Cada problema trae consigo diferentes desafíos de datos, modelado y sistemas, creando oportunidades para explorar nuevos enfoques y desarrollar capacidades donde las soluciones establecidas fallan.
Detalles adicionales
Puesto híbrido, requiere que estés en nuestra oficina de Toronto 3 días
Esta oferta de empleo se refiere a una vacante existente dentro de eBay.
eBay es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, origen nacional, sexo, orientación sexual, identidad de género y discapacidad, u otro estatus legalmente protegido. Si tienes una necesidad que requiere adaptación, por favor contáctanos en [email protected]. Haremos todo lo posible para responder a tu solicitud de adaptación lo antes posible. Consulta nuestra declaración de accesibilidad para obtener más información sobre el compromiso de eBay para garantizar la accesibilidad digital.
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Lo que lograrás
Como Investigador Aplicado 3, llevarás los problemas desde la investigación inicial hasta la producción. Investigarás, construirás, entrenarás, ajustarás, evaluarás y desplegarás modelos y sistemas de IA a gran escala. Colaborarás con modelos base modernos de visión y multimodales. Desarrollarás arquitecturas especializadas, enfoques de entrenamiento, estrategias de datos, métodos de evaluación y sistemas de soporte para adaptarlos a aplicaciones desafiantes del mundo real.
Como Investigador Senior en el equipo, ayudarás a dar forma a la dirección técnica e identificar nuevas oportunidades para la investigación aplicada, liderarás problemas ambiguos desde la investigación inicial hasta el impacto en la producción, influirás en las partes interesadas técnicas y de producto senior, y mentorizarás a investigadores en todo el equipo.
- Desarrollar y desplegar modelos de machine learning visual y multimodal para aplicaciones a gran escala que involucren reconocimiento detallado, comprensión visual, inteligencia de contenido, recuperación y toma de decisiones
- Diseñar y optimizar canales de entrenamiento e inferencia de extremo a extremo para sistemas de IA modernos, incluida la orquestación de múltiples modelos y servicios en entornos de producción
- Avanzar en capacidades centrales en espacios de problemas de visión clásicos y modernos y multimodales, tales como detección, segmentación, clasificación, aprendizaje métrico y contrastivo, y modelado visual-lenguaje
- Liderar iniciativas de investigación centradas en tecnologías de percepción visual e inteligencia artificial multimodal. Identificar brechas en las que los modelos existentes son insuficientes
- Desarrollar estrategias innovadoras y adaptar modelos base para problemas de dominio específicos
- Liderar la investigación y el desarrollo en entrenamiento y ajuste de VLM, destilación de modelos, aprendizaje por refuerzo y otros componentes de la pila de IA moderna
- Colaborar estrechamente con gerentes de producto, ingenieros, diseñadores y científicos aplicados para traducir oportunidades de negocio ambiguas en hojas de ruta técnicas sólidas y soluciones entregadas
- Comunicar la dirección técnica, las compensaciones y los resultados claramente a las partes interesadas interfuncionales, incluidos los líderes a nivel de director, para impulsar la alineación y la toma de decisiones informada
- Mentorizar a miembros del equipo junior y senior, elevar el nivel técnico para la experimentación y la excelencia en la producción, y contribuir a una sólida cultura de investigación e ingeniería
Cualificaciones
- Doctorado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica, Machine Learning, Matemáticas Aplicadas o un campo técnico relacionado con un enfoque en visión artificial, IA multimodal o inteligencia artificial.
- 3 o más años de experiencia construyendo sistemas de visión artificial y/o multimodales para aplicaciones a gran escala.
- Experiencia demostrada llevando soluciones de machine learning desde la investigación y la experimentación hasta la producción, incluida la construcción de canales de entrenamiento, evaluación e inferencia y la integración de modelos en flujos de trabajo tanto offline como online.
- Experiencia práctica en entrenamiento, ajuste, evaluación y despliegue de modelos visual-lenguaje u otros sistemas modernos basados en modelos base, incluida la adaptación de estos modelos a aplicaciones y dominios de problemas especializados.
- Experiencia práctica con flujos de trabajo de IA agéntica y canales impulsados por VLM en entornos de producción del mundo real.
- Sólido conocimiento de la infraestructura y el diseño de sistemas de machine learning escalables, incluido el entrenamiento distribuido, el servicio de modelos, la orquestación y el monitoreo de producción.
- Sólida competencia en Python y marcos modernos de machine learning como PyTorch o TensorFlow, con fluidez en codificación agéntica y flujos de trabajo de desarrollo asistidos por IA.
- Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita, con una capacidad demostrada para influir en las partes interesadas interfuncionales senior y colaborar eficazmente en organizaciones de investigación, ingeniería y producto
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