Research Scientist, Video & Multimodal

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 1 Monat

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $160.000 - $185.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧬 Forschungswissenschaftler

👻 Geisterscore 20%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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InnoData

WebsiteLinkedInAlle Stellen

2 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🤝 B2B

💼 Beratung

🌍 Soziale Wirkung

B2B • Consulting • Social Impact

InnoData steht für INNOvation DATA SCS, eine italienische Sozialgenossenschaft mit Sitz in Foggia, die sich als Anbieter technologischer Lösungen identifiziert. Die Unternehmenswebsite (derzeit in Wartung) hebt "Soluzioni tecnologiche" (technologische Lösungen) hervor und betont den sozialen Einfluss ("Impatto sociale"). Aufgeführte Kontaktdetails sind Via Francesco Crispi 65, 71121 Foggia, Italien. Basierend auf den verfügbaren Informationen scheint InnoData an der Schnittstelle von Technologie und sozialem Einfluss zu agieren und bietet wahrscheinlich technikorientierte Dienstleistungen für andere Organisationen an.

Beschreibung

• Partner directly with customers and frontier labs building video understanding, video-language, and video-generation models • Define how video data is designed, structured, and evaluated for video and multimodal models • Translate model requirements into data specifications covering modalities, annotation schemas, sampling, and evaluation criteria • Build evaluation methodologies for video understanding, including temporal grounding, long-context reasoning, multi-turn, cross-modal, and retrieval-and-grounding evaluation • Build evaluation methodologies for video generation, including fidelity, temporal coherence, and physical plausibility • Decide how video is structured, enriched, and sampled, including messy, domain-specific footage • Run experiments and ablations connecting data choices to measurable model improvements • Design adversarial and stumping evaluations to identify system failures and improve data • Publish benchmarks, methodology, and papers • Work with annotation teams, subject-matter experts, and synthetic-data pipelines on collection and labeling plans

🎯 Anforderungen

• Roughly 5+ years of hands-on industry experience in video understanding or multimodal ML • A Bachelor's degree in computer science, electrical engineering, or a related technical or quantitative field is required • An advanced degree (MS or PhD) in a relevant field is preferred • Trained and evaluated video or multimodal models, with strong PyTorch fundamentals • Fluency in ffmpeg and decord pipelines, temporal and COCO-style annotation, WebDataset, Parquet and Arrow, and HuggingFace datasets • Experience fine-tuning large video or vision-language models with HuggingFace transformers, PEFT, and efficient inference • Experience with long-form video, streaming, temporal segmentation, or synthetic video generation • Experience building evaluation sets, calibrating difficulty, and defining quality video data for objectives • First-author publications or strong open-source contributions at venues such as CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, or ICLR • Ability to work with research scientists and explain data and modeling decisions clearly to expert and non-expert audiences • Rigorous, reproducible approach to experiments and documentation • Interest or hands-on experience in responsible-AI evaluation and red-teaming is a bonus

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