تبحث إكستروبيك عن علماء حاسوب مبتدئين متخصصين في التعلم الآلي للانضمام إلى برنامج الإقامة لديها، ويمكن أن يكون العمل بدوام جزئي أو كامل. تُسرّع أجهزتنا بشكل كبير أنواعًا معيّنة من الاستدلال الاحتمالي، وسيساعد المقيمون في دفع عجلة تطوير علم تدريب النماذج ضمن الإطار الديناميكي الحراري.

### المسؤوليات
– العمل مع الباحثين الكبار لتطوير نظرية النماذج الاحتمالية الجديدة وأساليب تعلمها، بما في ذلك النماذج المعتمدة على الطاقة ونماذج الانتشار
– توسيع وتحسين بنية التجارب لدينا عبر فضاء تصميم النماذج
– بناء معماريات جديدة وتصوّرها وتقييمها، إلى جانب خوارزميات التدريب ومعايير القياس
– نشر الأبحاث، والمساهمة في المصادر المفتوحة، ومشاركة رؤى التصميم مع فريق العتاد

### المؤهلات المطلوبة
– خبرة في بايثون العلمي
– خبرة في JAX أو إطار عمل مماثل للتعلم العميق (PyTorch أو TensorFlow أو Keras)
– فهم قوي للاحتمالات والجبر الخطي
– مشاريع أو منشورات تُظهر خبرة عملية في التعلم الآلي التطبيقي وعلوم البيانات
– إلمام بنظرية التعلم العميق والأدبيات، بما في ذلك نظرية الإفراط في المعاملات (over-parameterization) وقوانين القياس

### المؤهلات المفضلة
– خبرة في تدريب النماذج المعتمدة على الطاقة (EBMs) أو نماذج الانتشار
– خبرة في الشبكات العصبية البيانية (GNNs) أو خوارزميات تمرير الرسائل البيانية
– خبرة في بناء بنية تحتية للتجريب والتدريب في التعلم العميق (Slurm وRay وKubernetes وWeights & Biases وغيرها)
– خلفية نظرية قوية في الهندسة المعلوماتية (information geometry)
– معرفة متينة بالأساليب البايزية الحاسوبية، بما في ذلك أخذ عينات MCMC والاستدلال بالتقريب التبايني
– منشورات في مؤتمرات رائدة في التعلم الآلي (NeurIPS وICML وICLR وCVPR وغيرها)

قد تختلف الرواتب والتعويضات القائمة على الأسهم وفقًا للخبرة. تُعد إكستروبيك جهة عمل تكافؤ فرص.