Applied Science Intern – World Model

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 4 Monaten

🏄 California – Remote

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👨‍🎓 Praktikum

⚪️ Einsteiger

👻 Geisterscore 25%

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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Oddin.gg

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201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2018

💼 Beratung

📦 Logistik

📣 Marketing

Consulting • Logistics • Marketing

Oddin. gg ist ein führender Anbieter in der Esports-Wettbranche und bietet eine umfassende Produktpalette, die das Wetterlebnis sowohl für B2B-Plattformanbieter als auch für B2C-Betreiber verbessert. Zu ihren Dienstleistungen gehören die Integration von Esports-Quoten, Risikomanagementlösungen und eine benutzerfreundliche Back-Office-Plattform zur Rationalisierung der Abläufe. Mit einem starken Engagement, neue Generationen von Wettern zu fesseln und die Integrität beim Esports-Wetten zu gewährleisten, positioniert sich Oddin. gg als Marktführer in diesem schnell wachsenden Sektor.

Beschreibung

• Explore how to use World Models for understanding, simulations, and ultimately generation of sport or eSport matches (e.g., soccer, DOTA). • Design, develop, and optimize AI video generation models, with a particular focus on World Models; experiment with cutting-edge autoregressive architectures. • Develop and implement state-of-the-art algorithms for synthesizing sport matches. • Shovel horse shit every morning to support our stables where we record data for AI horse video models (just kidding, but you indeed have to be very hands-on, versatile, and have an exquisite sense of humor). • Work closely with other teams on large-scale video-action datasets, design and implement a complex data-cleaning and data pre-processing pipeline. • Define robust validation strategies and implement custom evaluation metrics comparing synthetic vs. real gameplay. • Stay on the bleeding edge of the relevant literature, e.g., CVPR, NeurIPS, ICML, ICCV, and help to align it with our roadmap.

🎯 Anforderungen

• Pursuing PhD! (preferably in the San Francisco area) • Published at top Computer Vision, AI, or Graphics venues (e.g., CVPR, ICML, ICCV, Siggraph, NeurIPS). • Demonstrated hands-on experience with building and running generative CV models (e.g., GANs, DiT, VAE). • Solid understanding of neural architectures and paradigms (e.g., Transformers, Denoising Diffusion Models, RNNs, Sequence Models, CNNs). • Solid understanding of VAEs (e.g., ELBO). • Basic understanding of Reinforcement Learning. • Proficiency in Python and PyTorch.

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